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hive配置postgresql，hive配置文件详解

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如何用sqoop将hive分区表信息导入到mysql命令这个导出类执行过程中，可以在浏览器中看一下http：//master：50030页面 。会发现导出数据也是一个把任务转换为mapreduce执行的过程 。当然，上面的java代码，也可以用命令行来实现 。
你是想把hive表的某一个分区导入到mysql吗？hive的分区对应到HDFS就是一个目录 ， 所以你可用--direct指定目录的方式来导出数据 。
【hive配置postgresql，hive配置文件详解】首先在Navicat for MySQL 管理器中，创建目标数据库 。点击创建好的目标数据库website点的”表“一项 ， 在右边会出现导入向导选项 。选择SQL Server数据库ODBC ， “下一步”，数据链接属性－SQLSERVER-ODBC 。
数据库被映射为单独的目录 ， 它们的表映射为子目录，保存在数据仓库目录 。每个表的数据被写到Hive/ HDFS中文本文件(称为datafiletxt) 。数据可以用逗号格式分隔；或其他格式，那可用命令行参数来配置的 。
windows下怎么用python连接hive数据库python 连接mysql数据库需要 Python interface to Mysql包，包名为 MySQL-python ，PyPI上现在到了5版本 。
之所以选择基于Linux系统用Python连接hive，是因为在window下会出现Hadoop认证失败的问题 。
Connect() 方法用于创建数据库的连接 ， 里面可以指定参数：用户名，密码，主机等信息 。这只是连接到了数据库，要想操作数据库需要创建游标 。cur = conn.cursor() 通过获取到的数据库连接conn下的cursor()方法来创建游标 。
但是网络上的库有时候难以寻找，所以我们使用命令来安装 。首先打开cmd 。输入安装python的路径 。并且键入命令，此处以安装requests为例子 。然后可以看到正在下载并且安装 。安装成功 。在Pycharm中导入没有任何问题 。
首先，在Windows系统上安装 Python，然后才能运行 ， 可以按如下步骤进行 。首先，登录 https：// 页面，可以在该页面上看到两类下载链接，分别是 Python x 和 Python x 版本 。
Hive优化之Hive的配置参数优化除此之外，我们还可以通过设置hive的参数来合并小文件 。
（二）数据倾斜的解决方案参数调节hive.map.aggr=trueMap 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=https://www.04ip.com/post/true有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job 。
可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中 。
设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true； 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000； 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中 。
影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job 或 I/O 过多、MapReduce 分配不合理等等 。对 Hive 的调优既包含对HiveSQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置项和 MR 方面的调整 。
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