hive取mysql数据oracle数据，hive数据到mysql

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HIVE中导入不同数据的比较?

1、将数据写入到队列中，然后由单个线程将队列中的数据依次写入hive中，从而避免了多线程同时写入数据的情况。

2、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。数据更新。

3、经过转换后返回一条转换后的数据，这与我们常用的lower()/upper()函数类似。

Q1: 数据仓库Hive

1、该词是一种典型的数据仓库分析工具。常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。

2、hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

3、hive不能将sql语句转换为mapreduce任务运行是正常的。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

4、hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。

Q2: hive和mysql的区别是什么?

1、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。

2、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。

3、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。

4、所以Hive是用进行数据提取转换加载的，而且它可以把SQL转换为MapReduce任务，而Hive的表就是HDFS的目录或者文件。

5、Sqoop提供了简单易用的命令行接口，用于在关系型数据库（如MySQL、Oracle）和Hive之间传输数据。使用Sqoop可以处理大规模、高吞吐量的数据导入，并支持增量导入和并行导入。

6、Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

Q3: hive和mysql的区别

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。

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。

Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。

使用Sqoop导入关系型数据库数据：如果需要将关系型数据库中的数据导入到Hive中，可以使用Sqoop工具。Sqoop提供了简单易用的命令行接口，用于在关系型数据库（如MySQL、Oracle）和Hive之间传输数据。

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

hive/mysql下使用sql中的between * and * 在不同数据类型下竟然不一样。int类型、float类型、string类型是包含头尾的。timestamp包含头，但不包含尾！！此外，当between a and a 时，是不包含a的。

Q4: 大数据常用同步工具

1、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle的Spoon有丰富的Steps可以组装开发出满足多种复杂应用场景的数据集成作业，方便实现全量、增量数据同步。

2、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

3、Transwarp Transporter 星环大数据整合工具Transporter将分散于各个地方、各种平台上的各种格式的数据同步或集成到大数据平台上，通过简洁、统一的可视化界面快速配置数据流转流程，实现异构平台和数据源之间的数据流转。

Q5: Mysql元数据如何生成Hive建表语句注释脚本详解

1、以下脚本可以生成hive表字段注释修改语句。注：其他关系型数据库如：oracle 可以通过相同的思路，读取元数据，修改脚本语法实现。

2、首先，选中一个数据库world，为了防止破坏其他的数据库表，这里新建一张数据库表t_people_info，如下图所示。创建t_people_info数据库表，可以查看下表结构，使用SQL语句或直接点击进行查看表结构。

3、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表，如果相同名字的表已存在，则抛出异常提示：表已存在，使用时可以使用IF NOT EXISTS语句来忽略这个异常。如果创建的表名已存在，则不会再创建，也不会抛出异常提示：表已存在。

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