# Hive 导出数据到 MySQL 的方法
Hive 是一个数据仓库软件，它便于在 Hadoop 上进行数据的查询和分析。尽管 Hive 易于操作和处理大量数据，但有时候我们需要将处理后的数据导出到关系型数据库中，比如 MySQL。本文将介绍如何将 Hive 中的数据导出到 MySQL，并提供示例代码以供参考。
## 1. 环境准备
在将 Hive 数据导出到 MySQL 之前，你需要确保
原创
2024-10-31 04:36:15
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天气炎热，写篇文章降降温，防止中暑。 大数据的数据转置过程中，经常需要将hive数据库中的数据迁移到MySQL等关系型数据库中。而目前市场上成熟的方案已经比比皆是，如利用sqoop的方式、kettle等中间工具。 今天正好闲来无事，考虑在不利于以上2种方式的情况下，成功将hive数据库中的数据导入到了MySQL中。以下为实例。首先附上一张思路图： 命题：在Hadoop的/file目录中，有一个全国
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2023-08-18 22:33:31
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author: lfsqoop export 使用说明--export-dir 和 (--table和--call中的一个)是必须的。指定了将要填充的表（或将要调用的存储过程），以及hdfs包含资源数据的目录--columns 默认将查询出表中所有的字段。通过这个参数可以选择列的子集并控制它们的顺序，使用逗号分割，例如：–columns “col1,col2,col3”。 注意，columns参数
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2023-08-21 17:36:31
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基本知识：Sqoop导出的基本用法：https://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html#_syntax_4 的10. sqoop-export 内容本文主要是对--update-mode参数的用法进行了验证。结论如下： --updat
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2021-06-25 14:56:00
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# 实现 Hive 导出数据到 MySQL
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Hive 导出数据到 MySQL 数据库。我们将分为以下几个步骤来完成这个任务：连接到 Hive 数据库、创建一个 Hive 表、导出数据到 MySQL 数据库。
## 步骤概览
下面是整个流程的步骤概览，我们将在后续的部分中详细介绍每个步骤。
```mermaid
journey
title 导
原创
2023-10-03 04:14:49
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Hive的几种常见的数据导入方式x这里介绍四种：（1）、从本地文件系统中导入数据到Hive表；（2）、从HDFS上导入数据到Hive表；（3）、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中；（4）、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。一、从本地文件系统中导入数据到Hive表先在Hive里面创建好表，如下： 1. hive> create table wyp
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2024-08-25 09:30:30
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脚本示例sqoop-export \-Dmapred.job.queue.name=bigdata \--connect jdbc:mysql://xxx:3306/stars \--username xxx \--password xxx \--table ivs_co_all_uv \--export-dir /user/hive/warehouse/xxx/* \--columns date,uv,pv \--update-mode allowinsert \--update-
原创
2022-01-07 16:05:23
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1、 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。2、一个独立的Flume进程称之为Agent,包含组件Source、Channel、Sink Source Flume基础架构：Flume 可以单节点直接采集数据。 Flume
0.创建删除数据库 create Database if not Exists Hivetest; use Hivetest; 1.数据类型 数字类 日期时间 字符串 Misc类 复合类 整型 Tinyint,Smallint,Int,Bigint，长度分别1，2，4，8字节 浮点型 Float，D ...
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2021-08-25 11:28:00
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HIVE基本操作命令创建数据库create database db_name; create database if not exists db_name;//创建一个不存在的数据库final 查看数据库 show databases; 选择性查看数据库 show databases like ‘f.*’; 查看某一个数据库的详细信息 describe database db_name; 删除非空
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2023-09-08 12:06:24
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脚本示例sqoop-export \-Dmapred.job.queue.name=bigdata \--connect jdbc:mysql://xxx:3306/stars \--username xxx \--password xxx \--table ivs_co_all_uv \--export-dir /user/hive/warehouse/xxx/* \--columns date,uv,pv \--update-mode allowinsert \--update-
原创
2021-06-21 16:02:18
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Hadoop命令的方式：get、texthive> dfs -get /user/hive/warehouse/testtable/* /liguodong/dataimport;hive> !ls
原创
2022-02-11 17:00:06
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# Hive数据导出流程
为了帮助你实现Hive数据导出，我将分为以下几个步骤来详细介绍整个流程，并提供相应的代码和注释。
## 步骤一：连接到Hive
在进行数据导出之前，首先需要连接到Hive。以下是连接到Hive的代码：
```sql
beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n your_username -p your_password
`
原创
2024-01-11 10:16:32
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有时候需要将hive库中的部分数据导入至本地，这样子做可视化和小规模的数据挖掘实验都是比较方便的。数据导入至本地的HQL语法如下：
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1;
但是hive对字段分隔时默认使用的分隔符是^A，使用文本编辑器打开文件显示出来就是乱码，同时，后续提取字
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2023-10-12 21:51:29
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Hadoop命令的方式：get、texthive> dfs -get /user/hive/warehouse/testtable/* /liguodong/dataimport;hive> !ls /liguodong/dataimport/;datatestdatatest_copy_1通过INSERT … DIRECTORY方式insert overwrite [local] dire
原创
2021-07-06 16:37:15
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文章目录1. 数据导入1.1 在hive客户端导入1.1.1 load ：将文件数据导入表 (官方推荐) ⭐1.1.2 insert：将查询数据导入表 (hive3.0新特性) ⭐(1) insert + values：一次插入一条数据 (不推荐)(2) insert + select ：一次插入多条数据 ⭐(3) from + insert + select ：一次扫描多次插入⭐(4) inse
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2023-07-29 15:01:45
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将hive表中的数据导出到其他任意目录，例如linux本地磁盘，例如hdfs，例如mysql等等
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2023-05-25 07:55:12
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背景由于我们公司使用了biee给业务方同学查询数据，很多时候需要在hive计算结果后，导入到oracle中。但是在数据量特别大的时候，经常会出现:Caused by: java.io.IOException: java.sql.SQLException: 关闭的连接查看MR日志，可以发现其中有一段Connection Reset，然后sqoop任务就会重试，可以从日志中看到，重试并不是无缝的，那么
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2023-10-01 11:44:52
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Sqoop是一个用来将hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如：mysql,oracle,等)中的数据导入到hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。1.简介首先切换到到hadoop用户：su - hadoop温馨提示：oracle的所有表名列名都要大写！！！下面的代码，在命令行输入的时候，可能要写成一行比如第一条需要写成：sqoo
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2024-06-02 08:13:52
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导入准备数据创建表create table hive_test(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';1 直接导入本地文件load data local inpath '/export/data/hive_input/hive_test.txt' into table hive_test;如果是hdfs文
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2023-05-17 21:36:18
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