hive导出到postgresql，hive导出数据库

如何将hive的结果写入mysql

1、--table a_baat_client --username root --password root \ --export-dir /tmp/datathree/ -m 1 关于sqoop把数据从HDFS导入到MYSQL就说这么多。

2、sqoop依赖zookeeper所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中。

3、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。

4、Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

5、推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。

相关问答

Q1: hbase导入导出方式有哪些

导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

尽管importtsv 工具在需要将文本数据导入HBase的时候十分有用，但是有一些情况，比如导入其他格式的数据，你会希望使用编程来生成数据，而MapReduce是处理海量数据最有效的方式。这可能也是HBase中加载海量数据唯一最可行的方法了。

使用 Hcatalog 进行导入 将 orc 格式的 Hive 表格导入到关系型数据库中 本文介绍了使用腾讯云 Sqoop 服务将数据在 MySQL 和 Hive 之间相互导入导出的方法。 开发准备 确认已开通腾讯云，并且创建了一个 EMR 集群。

Q2: Hive几种数据导出方式

1、可以看出，这就是wyp表中的所有数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A(ascii码是\00001)。

2、从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；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。

3、以下是一些常见的数据导入方法的比较： 通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、JSON）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。

4、XXX.csv 通过beeline导出HIVE数据至CSV较为稳定。然后导出的数据编码为utf-8，需要进行转码。iconv -f UTF-8 -t GBK XXX.csv to XXX_gbk.csv 有时候转GBK会报错，可以选另外两种Excel可以直接打开的编码格式。

Q3: 导出hive数据,用逗号分割

在CSV中是用 “，”分割。你字段里面有逗号说明这个单元格的值是一个字符串，所以要加 引号 。

打开逗号分隔符的文件，点击单元格处。随后点击界面上方的数据按钮。在随后打开的界面中点击右侧的分列按钮。随后点击下一步。接着选中左侧的逗号按钮。随后点击对话框下方的完成按钮。

第一步：选择“分隔符号”，点击“下一步”，见下图。在弹出的“文本分列向导”中，第二步：”逗号“前打勾，点击“下一步”，见下图。在弹出的“文本分列向导”中，第三步：点击”完成“，见下图。

说明： 按照pat字符串分割str，会返回分割后的字符串数组 语法： find_in_set(string str， string strList)返回值： int 说明： 返回str在strlist第一次出现的位置，strlist是用逗号分割的字符串。

场景 使用sqoop从MySQL导出数据至Hive时，如果数据中包含hive指定的列分隔符，如\001 或\t，那么在Hive中就会导致数据错位；如果数据中包含换行符\n，那么就会导致原先的一行数据，在Hive中变成了两行。

Q4: hbase数据库是关系型数据库吗

1、关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

2、以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

3、HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。

4、全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

5、存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。sql：结构化查询语言 nosql：非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

Q5: 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。

如果是范围分区或者列表分组，那么用分区的条件放在where后面不就可以了。不过要注意分要多选分区。

大部分利用hive做数据分析的步骤是先用hive将统计结果导出到本地文件或者Hive的其他表中，再将本地文件导入到mysql或者利用sqoop将Hive表导入到mysql中。今天同事给推荐了一个利用udf函数直接将统计结果导入mysql的方法。

本地安装“Navicat for MySQL” 公司ftp上有破解版。用Navicat for MySQL连接 perseus数据库。

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