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hive显示数据库 hive为什么连接mysql数据库

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有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙...Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL ， 提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS ， 所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持 。
hbase与hive都是架构在hadoop之上的 。都是用hadoop作为底层存储 区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。
Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高 。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具 。
首先 ， 节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来 。配置很低 ， 一看就知道是科技项目 ， 或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的 。在这配置下是没优化空间 。
为什么hive与mysql整合1、应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧 。hbase与hive都是架构在hadoop之上的 。都是用hadoop作为底层存储 。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库 。
【hive显示数据库 hive为什么连接mysql数据库】2、sqoop导入mysql数据运行过程中依赖mysql-connector-java-.jar所以你需要下载mysql-connector-java-.jar并复制到sqoop-0-CDH3B4/lib中 。
3、其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更，或者mysql和hive的数据结构不一致的情况 。另外我们这边还存在多个db的相同的表导入到hive的一张表中的其他问题，我就不赘述了 。
4、MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的 。
5、hdfs显示但是hive里面没有的话 ， 很可能hive配置使用的是自带的deby数据库 。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive 。
6、由于hive在存储上存在以上情况，当把数据导入mysql会导致一下问题： 字符长度太小的异常 。
Hive是什么,Hive与关系型数据库的区别Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方 ， 例如对SQL的支持 。
数据存储位置 。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的 。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中 。数据格式 。
Hive的工作方式 Hive的工作方式与传统数据库有所不同 。传统数据库通常通过执行预编译的SQL语句来处理数据，而Hive则是在执行查询时动态编译HQL 。这意味着Hive更适合处理批量数据，而不是实时数据 。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据 。
hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势 ， 因为hive的执行延迟比较高 。
是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据 。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署 。
mysql中数据怎么导入hadoop它连接MySQL主服务读二进制日志 ， 然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件 ， 提取插入到行的每个字段的数据，并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据 。把它追加到HDFS 中一个文本文件 。
hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库 。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive 。
方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Reduce的，所以操作在毫秒级 。方法二：将业务数据用程序分成实时数据和冷数据，实时数据存于关系数据库，冷数据存到hadoop 。
MapReduce Job 推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现 。
对于做一些个人辅助软件，选择mysql数据库是个明智的选择 ， 有一个好的工具更是事半功倍，对于MySql 的IDE 我推荐Navicat for MySql，现在我就向大家介绍如何利用Navicat for MySql 导出和导入数据 。
hadoop和hive之间有什么关系?hive是hadoop的延申 。hadoop是一个分布式的软件处理框架 ， hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储 。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策 。
hadoop包含以下组件：hdfs，mapreduce，yarn 。hive是数据仓库：用于管理结构化数据 ， 数据存于hdfs上 。spark是一个分布式计算框架：区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架 。基于RDD的分布式内存计算引擎 。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能 ， 可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行 。
首先明确Hive和Hadoop两者的关系：Hadoop是一种用于存储、读取以及处理海量数据的技术 。

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