oracle数据导入到hive，sqoop oracle导入hive

sqoop抽取oracle数据至hive并建表

1、说的是Hive，不是HBase。从Oracle里面头导出数据为平面文件后，导入HDFS里面。Hive里面的表结构是要自己手工定的。建表可以自己写个小程序实现，根据oracle字典表和hive的建表规则，每个地方使用hive的情景不同，建表也不同。

2、例如，使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中。 使用Sqoop导入关系型数据库数据：如果需要将关系型数据库中的数据导入到Hive中，可以使用Sqoop工具。

3、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。

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。

HIVE中导入不同数据的比较?

将数据写入到队列中，然后由单个线程将队列中的数据依次写入hive中，从而避免了多线程同时写入数据的情况。

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。

Hive和MySQL是两种不同的数据存储和分析工具，它们之间的主要区别在于设计哲学、数据存储位置、数据格式、查询语言、数据更新、索引、数据规模、底层执行原理以及应用场景。

hive支持频繁数据更新

如何每日增量加载数据到Hive分区表讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。

hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件，更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询。

hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

然后输入【chmod +x ./hive-0.tar.gz】命令，给文件赋权。

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