mysql导入到hive hdfs上显示又数据了 hive表里面什么都没有

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-sitesh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。

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。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

,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中

1

查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。

2 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库

则可以将数据保存在本地文件系统中。

3 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三

个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。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。

4 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不

支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO VALUES 添加数据，使用 UPDATE

SET 修改数据。

5 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，

因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。

6 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的（类似 select from tbl

的查询不需要 MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎。

7 执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外

一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。

8 可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是

一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。

9 数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的

数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

只需填三个， 数据库名 数据库用户名 数据库密码， #[数据库参数] $dbHost="localhost"; #数据库服务器名 $dbName="dbpw"; #数据库名 $dbUser="root"; #数据库用户名 $dbPass="mypassword"; #数据库密码 照着填写进去

1 hive如何通过insert语句将数据插入表中

从文件加载数据进表（OVERWRITE覆盖，追加不需要OVERWRITE关键字）

LOAD DATA LOCAL INPATH 'dim_csl_rule_configtxt' OVERWRITE into table dimdim_csl_rule_config;

--从查询语句给table插入数据

INSERT OVERWRITE TABLE test_h02_click_log PARTITION(dt) select

from stages_h02_click_log where dt='2014-01-22' limit 100;

2 如何将excel中的数据导入hive仓库中

将存放在excel表中的数据如何导入到hive中，首先前提是excel表中数据类型以及长度要和hive仓库中表的字段属性一致，否则会报异常。其次因为建表的时候，已经定义了表的分割符号（row format delimited fields terminated by '，'），所以不能直接将excel表格中数据导入的hive仓库中。处理方式如下：

先将excel表中数据另存转化为datacsv格式，转化为csv格式的文件默认就是用“，”进行分割的，可以用notepad++打开datacsv格式查看。然后再讲数据导入到hive仓库中即可。但是执行如下导入语句时，发现报错，显示Wrong file format。

检查以后发现，因为在创建表格时，使用的是RCFILE存储格式

STORED AS INPUTFORMAT 'orgapachehadoophiveqlioRCFileInputFormat'

OUTPUTFORMAT 'orgapachehadoophiveqlioRCFileOutputFormat'

而导入到是TextFile文件格式，所以报错，解决办法建表的格式默认使用TextFile格式即可。

如何将文件转化为rcfile文件格式：

(1)hive 中直接 通过textfile表进行insert转换，比如通过如下将textfile数据导入到rcfile中。

insert overwrite table _RCTable partition(dt='2013-09-30') select p_id,tm,idate,phone from tmp_testp where dt='2013-09-30';

(2)使用mapreduce将普通的文件压缩成RCFile，并且再读取RCFile文件。

3 如何把hive导出到本地的表导入mysql中

MySQL命令行导出数据库：

1，进入MySQL目录下的bin文件夹：cd MySQL中到bin文件夹的目录

如我输入的命令行：cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 41\bin

（或者直接将windows的环境变量path中添加该目录）

2，导出数据库：mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 >； 导出的文件名

如我输入的命令行：mysqldump -u root -p news > newssql （输入后会让你输入进入MySQL的密码）

（如果导出单张表的话在数据库名后面输入表名即可）

3、会看到文件newssql自动生成到bin文件下

命令行导入数据库：

1，将要导入的sql文件移至bin文件下，这样的路径比较方便

2，同上面导出的第1步

3，进入MySQL:mysql -u 用户名 -p

如我输入的命令行：mysql -u root -p （输入同样后会让你输入MySQL的密码）

4，在MySQL-Front中新建你要建的数据库，这时是空数据库，如新建一个名为news的目标数据库

5，输入：mysql>use 目标数据库名

如我输入的命令行：mysql>use news;

6，导入文件：mysql>source 导入的文件名；

如我输入的命令行：mysql>source newssql;

4 Hive几种数据导入方式和动态分区,多表插入

常用的的有三种：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。

Hive配置：HDFS中Hive数据文件存放目录（启动hive后HDFS自动创建）：HDFS: /usr/hive/warehousehadoop fs -mkdir /usr/hive/warehouse 命令创立本地数据存放目录：本地：/home/santiago/data/hive一从本地文件系统中导入数据到Hive表1在hive中建表hive> show databases;OKdefaultTime taken: 1706 seconds, Fetched: 1 row(s)hive> create table guo_test(Name string,String string)> row format delimited> fields terminated by ','> stored as textfile;hive> show tables;OKguo_testTime taken: 0024 seconds, Fetched: 1 row(s)1234567891011122在本地文件建立同类型数据表santi@hdp:~/data/hive$ lshive_testtxtsanti@hdp:~/data/hive$ cat hive_testtxtsanti,you are a zhazha12343导入数据并测试hive>load data local inpath '/home/santi/data/hive/hive_testtxt' into table guo_test;hive> select from guo_test;hive>dfs -ls /usr/hive/warehouse/guo_test;#hadoop fs -ls /usr/hive/warehouseFound 1 itemsdrwxrwxr-x - santiago supergroup 0 2017-01-14 21:13/usr/hive/warehouse/guo_test12345678发现hive-site,xml设置的HDFS文件存储位置中多了guo_test这个文件夹#hadoop fs -ls /usr/hive/warehouse/guo_testFound 1 items-rwxrwxr-x 1 santiago supergroup 24 2017-01-14 21:13/usr/hive/warehouse/guo_test/hive_testtxthive> select from guo_test;OKsanti you are a zhazha12345678在该文件夹中找到了所写入hive数据仓库的文件。[注]本地数据写入成功，但是从本地将数据导入到Hive表的过程中，其实是先将数据临时复制到HDFS的一个目录下（典型的情况是复制到上传用户的HDFS home目录下，比如/home/santi/），然后再将数据从临时目录下移动到对应的Hive表的数据目录里面（临时目录不保留数据）。

二从HDFS文件系统中导入数据到Hive表1在HDFS文件系统上建立数据文件hdfs上没有vim命令，则需要将本地数据文件手动传入到HDFS上/data/hive# vim data_HDtoHive/data/hive# cat data_HDtoHivedata from, HDFS to Hive #hadoop fs -put /home/santi/data/hive/data_HDtoHive /usr/data/input数据传入# hadoop fs -ls /usr/data/input123452导入数据hive> load data inpath '/usr/data/input/data_HDtoHive' into table guo_test;hive> select from guo_test;OKdata from HDFS to Hivesanti you are a zhazhaTime taken: 0172 seconds, Fetched: 2 row(s)123456数据写入成功数据存hive配置的数据存储位置中。[注]从本地导入数据语句为hive>load data local inpath '/home/santi/data/hive/hive_testtxt' into table guo_test；从HDFS中导入数据的语句为hive> load data inpath '/usr/data/input/data_HDtoHive' into table guo_test；差距在local这个命令这里。

而从HDFS系统上导入到Hive表的时候，数据转移。HDFS系统上查找不到相关文件。

三从HIVE表选取数据插入新的HIVE表命令为create table 表名 as selecr xxx from 表名。hive> create table hivedata_test1> as> select name> from guo_test;hive> select from hivedata_test1;OKdata fromsantiTime taken: 0116 seconds, Fetched: 2 row(s)123456789[注]hive是分区表有稍微区别在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。

比表有a和b两个分区，则对应a=xxx,b=xx对应表的目录为/user/hive/warehouse/a=xxxuser/hive/warehouse/b=xx，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。hive> create table hivedata_test2(> Name string)> partitioned by> (String string)> ROW FORMAT DELIMITED> FIELDS TERMINATED BY ','> STORED AS TEXTFILE;hive> insert into table hivedata_test2> partition(String='best')> select Name> from guo_test;hive> select from hivedata_test2;OKdata from bestsanti bestTime taken: 1549 seconds, Fetched: 2 row(s)# hadoop fs -ls /usr/hive/warehouse/hivedata_test2Found 1 itemsdrwxrwxr-x -santiago supergroup 0 2017-02-14 17:40/usr/hive/warehouse/hivedata_test2/string=best。

5 hive 怎么添加 表注释语法

要添加注释，只需要用单引号'作为注释文字的开头。注释符告诉Visual Basic，忽略这个符号后面的内容，这些内容就是代码段中的注释部分，在代码编辑器中以绿色字符显示。

注释可以和语句在同一行，写在语句的后面，也可占据一整行。

例如：

'在文本框中放欢迎词。

Private Sub mand1_Click()

Text1 Text="Hello" '把文本框Text1的属性设置为Hello。

End Sub

注意，不能在同一行上把注释接在续行符后面。

目前我知道的方法是把你希望添加的数据写入到文本中，然后从文本导入到你的表格中。

但是，hive不知道oracle的insert into , update。

load data [local] inpath 'yourfile_location' [overwrite] into your_table;

历史上存在的原理，以前都是使用hive来构建数据仓库，所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求。而hive、shark、sparlSQL都可以进行hive的数据查询。shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器，修改了执行器，使之物理执行过程是跑在spark上；而sparkSQL是使用了自身的语法解析器、优化器和执行器，同时sparkSQL还扩展了接口，不单单支持hive数据的查询，可以进行多种数据源的数据查询。

以上就是关于mysql导入到hive hdfs上显示又数据了 hive表里面什么都没有全部的内容，包括:mysql导入到hive hdfs上显示又数据了 hive表里面什么都没有、怎样用sqoop把navicat for mysql 里的表导入到hive中、hive获取多个分区表的数据与其他数据库有什么异同等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！