sqoop将hive导入到mysql，sqoop 导入hive

Sqoop将Hive表中数据导入MySQL中,进程死住,不执行该怎么办

1、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。

2、root --password root \ --export-dir /tmp/datathree/ -m 1 关于sqoop把数据从HDFS导入到MYSQL就说这么多。把数据从HIVE导入到MYSQL，其实可以理解为把HIVE表所对应的HDFS路径的数据导入到MYSQL，这里就不多说了。

3、hive中int、double的空字符是有以上三种情况，会导致空值存储到mysql时出现类型不匹配而出现异常。 解决办法： 根据业务场景设定mysql字段长度。

4、大部分利用hive做数据分析的步骤是先用hive将统计结果导出到本地文件或者Hive的其他表中，再将本地文件导入到mysql或者利用sqoop将Hive表导入到mysql中。今天同事给推荐了一个利用udf函数直接将统计结果导入mysql的方法。

HIVE中导入不同数据的比较?

1、多线程写入hive数据不一致是在大数据环境下经常遇到的问题之一，需要我们在实际生产中选择适合的解决方案来保证数据的一致性。

2、而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。 数据更新。

3、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。

4、经过转换后返回一条转换后的数据，这与我们常用的lower()/upper()函数类似。

5、Apache Pig的胃口可以用“毫不挑食”来形容，其能够消费各种数据类型，包括结构化、半结构化以及非结构化。与Hive不同，Pig不会使用任何相关metastore，但却能够利用Hive中的Hcatalog。

6、根据开发UDF的步骤，将UDF打成jar包并上传到HDFS，并在Hive中创建方法关联该jar包。总之使用HiveSQL一通十三招将所有的任务完成，SQL在这就不给大伙儿解释了，最终我们由原始数据，得到了最终我们想要的数据。

sqoop:导出MySQL数据至Hive时,Null值处理

1、导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错，此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

2、场景 使用sqoop从MySQL导出数据至Hive时，如果数据中包含hive指定的列分隔符，如\001 或\t，那么在Hive中就会导致数据错位；如果数据中包含换行符\n，那么就会导致原先的一行数据，在Hive中变成了两行。

3、Sqoop提供了简单易用的命令行接口，用于在关系型数据库（如MySQL、Oracle）和Hive之间传输数据。使用Sqoop可以处理大规模、高吞吐量的数据导入，并支持增量导入和并行导入。

4、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。

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。

怎么通过sqoop将hdfs上数据导入到mysql

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。

开启自动连接。sqoop默认连接本地metastore。注释这个配置会开启自动连接。

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。

)先导出数据库sql脚本，再导入；2)直接拷贝数据库目录和文件。在不同操作系统或mysql版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。所以一般推荐用sql脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。

--update-key 后面也可以接多个关键字列名，可以使用逗号隔开，Sqoop将会匹配多个关键字后再执行更新操作。 --export-dir 参数配合--table或者--call参数使用，指定了HDFS上需要将数据导入到MySQL中的文件集目录。

hive数据导入mysql存在的问题

1、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。

2、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。

3、恢复到从库；启动复制。这里的问题是复制起始位点是 aaaa：101，从库上表 t 的数据状态是领先其他表的。

4、导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错，此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

5、你输入sqoop import 的目录在哪里？如果在/usr/sqoop下输入的命令，那么在/usr/sqoop下输入hive登入，然后show tables查看。

6、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。

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