hive配置postgresql，hive配置文件详解

如何用sqoop将hive分区表信息导入到mysql命令

这个导出类执行过程中，可以在浏览器中看一下http：//master：50030页面。会发现导出数据也是一个把任务转换为mapreduce执行的过程。当然，上面的java代码，也可以用命令行来实现。

你是想把hive表的某一个分区导入到mysql吗？hive的分区对应到HDFS就是一个目录，所以你可用--direct指定目录的方式来导出数据。

首先在Navicat for MySQL 管理器中，创建目标数据库。点击创建好的目标数据库website点的”表“一项，在右边会出现导入向导选项。选择SQL Server数据库ODBC，“下一步”，数据链接属性－SQLSERVER-ODBC。

数据库被映射为单独的目录，它们的表映射为子目录，保存在数据仓库目录。每个表的数据被写到Hive/ HDFS中文本文件(称为datafiletxt)。数据可以用逗号格式分隔；或其他格式，那可用命令行参数来配置的。

相关问答

Q1: windows下怎么用python连接hive数据库

python 连接mysql数据库需要 Python interface to Mysql包，包名为 MySQL-python ，PyPI上现在到了5版本。

之所以选择基于Linux系统用Python连接hive，是因为在window下会出现Hadoop认证失败的问题。

Connect() 方法用于创建数据库的连接，里面可以指定参数：用户名，密码，主机等信息。 这只是连接到了数据库，要想操作数据库需要创建游标。 cur = conn.cursor() 通过获取到的数据库连接conn下的cursor()方法来创建游标。

但是网络上的库有时候难以寻找，所以我们使用命令来安装。首先打开cmd。输入安装python的路径。并且键入命令，此处以安装requests为例子。然后可以看到正在下载并且安装。安装成功。在Pycharm中导入没有任何问题。

首先，在Windows系统上安装 Python，然后才能运行，可以按如下步骤进行。首先，登录 https：// 页面，可以在该页面上看到两类下载链接，分别是 Python x 和 Python x 版本。

Q2: Hive优化之Hive的配置参数优化

除此之外，我们还可以通过设置hive的参数来合并小文件。

（二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。

可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。

设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true； 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000； 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中。

影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job 或 I/O 过多、MapReduce 分配不合理等等。对 Hive 的调优既包含对HiveSQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置项和 MR 方面的调整。

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