1、概述hive数据导入到hbase的方式：我们经常面临向 HBase 中导入大量数据的情景，往HBase 中批量加载数据的方式有很多种，1、hive和hbase建映射表 直接操作hive表就是操作hbase表 --关系数据导入hbase，进行数据初始化， 但是这种会hive的分区和hbase的预分区不友好，如果只是一般hive表可以使用。2、使用sparksql操作
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2023-07-12 20:31:33
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# 从HDFS导入数据到Hive外部表
## 简介
在大数据领域中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和Hive是两个非常重要的组件。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以方便地进行数据查询和分析。在实际场景中，我们常常需要将HDFS中的数据导入到Hive的外部表中进行分析。本文将介绍如何实现这一过程
好久没写Hive的那些事了，今天开始写点吧。今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式，我总结为四种：（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。我会对每一种数据的导入进行实际的操作，因为纯粹的文字让人看起来很枯燥，而且
## HDFS数据导入到Hive外部表的步骤和代码示例
为了将HDFS上的数据导入到Hive外部表，首先需要确保已经正确安装和配置了HDFS和Hive。下面是详细的步骤和代码示例，以帮助你完成这个任务。
### 步骤概览
以下是整个过程的步骤概览：
1. 创建一个Hive外部表
2. 将数据从HDFS复制到外部表的位置
3. 加载外部表数据到Hive表中
4. 验证导入结果
接下来，我们
区别1，内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理2，删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS上的文件并不会被删除；3，内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse）； 外部表数据的存储位置由  
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2023-07-12 20:29:24
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Hive表的数据加载加载本地文件到数据表$ local data local inpath '/../../.' into table table_name;加载hdfs文件到hive表$ load data inpath '/load_students' into student_load_hdfs;覆盖表中所有数据overwrite 关键字$ local data local inpath '
1.主要区别未被external修饰的是内部表（managed table），被external修饰的为外部表（external table）； 区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理； 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定； 删除内部表会直接删除元数据
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2023-07-12 20:34:11
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Hive的几种常见的数据导入方式
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，
sqoop安装sqoop安装：安装在一台节点上就可以了。 我下的Sqoop版本是：sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 1. 解压： tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C ~/software/sqoop 2. 添加sqoop的环境变量： sudo gedit /etc/profileexpor
一、说明： 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS（包括 Hive， HBase） 中，如果导入的是 Hive，那么当 Hive 中没有对应表时，则自动创建。二、操作1、创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im:sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username
# Hive外部表关联HDFS上的数据
## 介绍
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言（HiveQL）来查询和分析存储在Hadoop集群上的大数据。Hive有两种类型的表：内部表和外部表。内部表的数据是由Hive自己管理和维护的，而外部表的数据存储在HDFS上，并由外部工具管理和维护。
本文将重点介绍如何在Hive中创建和使用外部表
hive的sql语句对hdfs上的任何的数据操作，其最终的处理都是通过hive的内置功能将这个类sql语句转化成mapreduce的框架进行处理。将hdfs额数据导入到hive 中，首先需要做到以下几步。1.hdfs中必须存在满足其hive格式的数据。（公司是使用oracle数据库作为源数据）2.建立一个hive表3.使用hive的导数据的语句。LOAD DATA INPATH '/' [OVER
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2023-05-22 17:39:07
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# 实现Hive外部表HDFS文件的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建外部表] --> B[指定外部表位置]
B --> C[加载数据到外部表]
C --> D[创建Hive表]
D --> E[导入数据到Hive表]
```
## 甘特图
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-
# 如何实现Hive表导入Druid数据库
## 整体流程
首先我们来看一下整个流程，可以使用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 将Hive表数据导出为Parquet文件 |
| 3 | 使用Tranquility将Parquet文件导入Druid数据库 |
## 每一步详细说明
### 步骤1：创建Hive
零．Hive数据库存储四种方式的区别内部表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过/conf/hive-site.xml配置文件中的hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是在HDFS上的/user/hive/warehouse，所有的Hive内部表存储在这个位置。 外部表：
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2023-07-12 18:05:49
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## HDFS表数据如何导入Hive表中
在大数据领域中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和Hive都是非常重要的组件。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，而Hive是用于数据仓库和数据分析的数据仓库基础架构。导入HDFS表数据到Hive表是常见的操作，本文将向您介绍如何使用Hive将HDFS表数据导入Hive表中。
### 前提条件
在
HIVE几种数据导入方式今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式，我总结为四种：（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。我会对每一种数据的导入进行实际的操作，因为纯粹的文字让人看起来很枯燥，而且学起来也很抽象。好了
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2023-07-14 14:35:24
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如何将数据从HDFS导入到Hive外部表
在Hadoop生态系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是用于存储大规模数据的分布式文件系统，而Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，在Hive中可以使用外部表（External Table）来访问HDFS中的数据。本文将详细介绍如何将数据从HDFS导入到Hive外部表。
## 流程图
```merm
在Hadoop入门学习阶段，很多同学都知道Hadoop框架当中，由HDFS提供分布式存储支持，因此常常对HDFS产生误会：HDFS是数据库吗？HDFS是什么数据库？事实上，HDFS并非是数据库，官方定义叫做分布式文件系统，该怎么去理解呢？HDFS，其实是Hadoop Distributed File System的简称，我们从命名就可以看出来，这真的是文件系统，而非数据库。 HDFS
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2023-07-14 15:58:48
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前言：最近比较清闲，又是学习的一天，今天来和大家分享一下阿里的离线数据同步神器——DataX3.0。目前来说，虽然DataX具有一个全面的插件体系，几乎涵盖了所有的主流数据源，但因为其在使用过程中，编写配置文件其实是一件比较麻烦的事，所以我司只在一些特别的数据源同步任务的时候对其进行了使用，例如今天要和大家分享的，如何使用DataX同步Mogodb的数据到Hive与Mysql。废话不多说，献上干货
