mysql数据导入hive1r，mysql 导入数据表

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大数据怎样把数据从mysql导入hive中

这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。

如果hdfs中是格式化数据的话，可以使用sqoop命令工具来将数据导入到mysql 具体使用方式，你可以网上查找一下，资料蛮丰富的。

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。

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。

重要的hive日志配置property.hive.log.level决定了hive的日志级别，property.hive.log.dir决定了hive的日志存储路径，默认存储在/tmp/user.name/hive.log文件。

首先，我们要明确一下总体的思路是什么。总体的思路就是要读取hdfs上的老的历史数据，然后和新的binlog数据合并生成新的快照。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。

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。

不是权限问题。需要为sqoop配置你使用的hive。找到/sqoop-4/conf下的sqoop-env-template.sh 文件，将这个文件重命名为sqoop-env.sh ；编辑sqoop-env.sh 文件，将你的hive的安装目录配上就OK。

导入数据的进程的并发数，默认是4。如果导入的数据不大的话，不妨设置成1，这样导入更快。一般来说Sqoop会使用主键来平均地分割数据。并发导入的时候可以设置相关的分割列等等，具体的做法参考官方的文档。

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。

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。

.2-CDH3Bjar复制到sqoop-0-CDH3B4/lib中。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。

数据库机制不一样，整个库导入是不可能的。如果数据不多，你用 plsql developper 的tool-export tables 选择sql insert导出数据好了。这将生成一般的sql insert 语句。

这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。不写入到hive表的原因在于，binlog的数据结构是不固定的，而hive的结构相对是比较固定的。

由于 Hive 主要用来处理非常大的数据，运行过程由于通常要经过 MapReduce 的过程，因此不像 MySQL 一样很快出结果。

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