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hive跟mysql关系 mysql和hive的关系

睿知mysql

hive数据导入mysql存在的问题由于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 。
我也碰到同样问题，测试场景：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 。
sqoop导入mysql中表不需要手动创建 。连接到hive的默认数据库后会自动创建的 。
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 。
我也遇到这个问题 。要先选中某个数据库，然后导入到该数据库里 。（之前是没选中数据库直接导入，然后一直导入不进去 。给后来的小朋友参考下o（^_^）o） 。
创建数据库的语法是：create database database_name；非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的 。
mysql同步数据到hive---binlog方式1、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难 。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的 。
2、MySQL replication是通过将主机上的binlog（二进制日志）事件传输到从机来进行数据同步的 。在MySQL复制中，主机上的写操作将被记录到binlog中 。
3、实现两个Mysql数据库之间同步同步原理：MySQL为了实现replication必须打开bin-log项，也是打开二进制的MySQL日志记录选项 。
4、增量同步主要分为两步，第一步，存量数据一次性同步；第二步，在存量数据的基础之上，做增量；后期的每一次同步都是增量同步 。
5、主从同步主要是以binlog日志作为文件同步机制，具体如下 主从同步使得数据可以从一个数据库服务器复制到其他服务器上，在复制数据时，一个服务器充当主服务器（master），其余的服务器充当从服务器（slave） 。
hive和mysql的区别1、全不同应用场景吧 ， HBase速度比Hive快了不知道多少 。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构 ， 适合做后期数据分析 。
2、Hive 的元数据存储在RDBMS中 ， 一般常用 MySQL 和 Derby 。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试 。
3、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理 。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析 。
4、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 。
5、所以Hive是用进行数据提取转换加载的，而且它可以把SQL转换为MapReduce任务，而Hive的表就是HDFS的目录或者文件 。
6、Hive是为大数据批量处理而生的，它的出现解决了传统的关系型数据库（MySql、Oracle）在大数据处理上的瓶颈。Hive 将执行计划分成map-shuffle-reduce-map-shuffle-reduce的模型 。
hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs1、数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中 。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式 。
2、其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表（Table） ， 外部表（External Table），分区（Partition） ， 桶（Bucket） 。
3、在Hive中，数据被存储在Hadoop的HDFS（分布式文件系统）中，而Hive则提供了对数据进行查询、摘要和分析的接口 。Hive的工作方式 Hive的工作方式与传统数据库有所不同 。
4、Hive表逻辑上有表的数据和相关的元数据组成 。元数据描述表的结构，索引等信息 。数据通常存放在HDFS中 ， 虽然任意的Hadoop文件系统都能支持，例如Amazon的S3或者而本地文件系统 。
数据库里面mysql和hive区别是什么?1、全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少 。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析 。
2、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 。
3、默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中 ， 只能允许一个会话连接，只适合简单的测试 。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库 ， 所以使用 MySQL 。
4、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 。
【hive跟mysql关系 mysql和hive的关系】5、于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据 ， 这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库 。

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