一、hive和mysql语法区别？
Hive和MySQL是两种数据库系统，虽然它们有一些相似之处，但也有一些语法上的差异。以下是一些Hive和MySQL语法之间的主要区别：
1. 数据定义语言（DDL）：在Hive中，创建表的语法类似于SQL语言，但使用的是HiveQL，而不是MySQL的DDL语句。此外，Hive支持内部表和外部表的概念，这与MySQL不同。
2. 数据操作语言（DML）：HiveQL和MySQL的DML语言非常相似，它们都支持基本的查询语句（如SELECT，GROUP BY，JOIN等）。但是，由于Hive是基于Hadoop的，所以它的查询语法通常需要更多的函数和语句来处理大型数据集。
3. 数据控制语言（DCL）：HiveQL没有内置的DCL功能，而MySQL具有授权和撤销功能。
4. 数据类型：虽然Hive和MySQL都具有基本的数据类型，如字符串，数字和日期等，但它们的数据类型有所不同。例如，Hive有ARRAY和MAP类型，而MySQL没有。
5. 分区和桶操作：Hive具有在表中使用分区和桶的内置支持，这是在Hadoop中进行高效查询的关键。但是，在MySQL中，这需要手动创建分区和桶表。
二、hive和mysql哪个难？
Hive和MySQL是两种不同的数据库管理系统，难度因人而异。一般来说，Hive相对于MySQL更难学习和使用。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，使用Hive需要了解Hadoop生态系统和大数据处理概念。它使用HiveQL查询语言，类似于SQL，但有一些不同之处。此外，Hive还需要配置和管理Hadoop集群。相比之下，MySQL是一种传统的关系型数据库，更容易上手。它使用SQL查询语言，语法相对简单，而且有广泛的文档和社区支持。总的来说，对于没有大数据和Hadoop经验的人来说，学习和使用Hive可能会更具挑战性。
三、hive与mysql有什么不同？
区别就是两者意思是不一样，具体的不同如下
hive中文意思是n.
蜂箱;蜂房;蜂群;一箱蜜蜂;忙碌的场所;繁忙的地方;
v.
把蜜蜂收入蜂箱;贮备;聚居;从团体中分出（如总公司以一部分商品分派给分公司生产）;
mysql中文意思是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。
四、hive和mysql的语法区别？
Hive与Mysql的语法使用区别
1.join表层面
hive：仅支持等值连接
mysql：支持等值连接、非等值连接
2.子查询出现的位置
hive：仅支持join、from、where子句后使用
mysql：支持在select、where、having、from、join子句后使用
五、mysql和hive建表的区别？
1.查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；
2.数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；
3.数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；
4.数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；
5.索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引；
6.延迟性：hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而mysql延迟性低；
7.数据规模：hive存储的数据量超级大，而mysql只是存储一些少量的业务数据；
8.底层执行原理：hive底层是用的mapreduce，而mysql是excutor执行器；
六、mysql数据有必要存到hive吗？
存到 Hive 并不是必须的，但 Hive 是一个功能强大的数据仓库工具，可以将数据仓库中的数据进行有效的存储和查询。
使用 Hive 可以让数据更加结构化，方便数据分析师进行数据挖掘和分析。然而，如果数据量较小，使用 Hive 的效率可能会降低，因为 Hive 是一个分布式数据库，需要进行数据分区和压缩等操作。在这种情况下，使用 MySQL 数据库可能更加高效。总之，存到 Hive 的选择取决于数据量、数据结构、查询需求和分析目的等因素。
七、hive只支持mysql数据库吗？
Hive的底层可以是HBase或者HDFS上存储的文件。Hive的作用是把HQL翻译成MapReduce程序，从而减少分析人员每次都要写冗长Java程序的工作量。
单次Hive查询都需要耗费分钟级以上的时间（哪怕一个再小的表），因此无法作为web后端的数据库使用。HBase可以替代MySQL使用，至少淘宝就是这么做了。HBase是建造在HDFS基础上的分布式数据库，可以支持海量数据（比MySQL高一到两个量级）的存储和查询。还不容易丢失数据。
八、mybatis连接hive数据库和mysql区别？
MyBatis可以用于连接不同类型的数据库，包括Hive数据库和MySQL数据库。以下是MyBatis连接Hive数据库和MySQL数据库的一些区别：
1. 数据库驱动和连接方式：
- Hive数据库：Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，使用Hive JDBC驱动来连接和操作。连接方式通常是通过配置Hive连接URL、用户名和密码进行连接。
- MySQL数据库：MySQL使用MySQL JDBC驱动来连接和操作。连接方式通常是通过配置MySQL连接URL、用户名和密码进行连接。
2. SQL语法和功能：
- Hive数据库：Hive使用类SQL语法，可以执行类似SQL的查询和分析，但它是基于Hadoop的批处理数据处理工具，适用于大规模数据处理和分析。
- MySQL数据库：MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS），支持标准SQL语法和功能，适用于小到中等规模的数据管理和查询操作。
3. 数据处理能力：
- Hive数据库：Hive适用于大规模数据处理，支持分布式计算和数据存储，能够处理PB级别的数据。但它在数据处理速度上可能相对较慢，因为它是基于批处理的。
- MySQL数据库：MySQL适用于小到中等规模的数据管理和查询操作，速度相对较快，尤其在单机或小型数据库环境下。
4. 数据存储格式：
- Hive数据库：Hive使用基于Hadoop的HDFS（分布式文件系统）来存储数据，支持多种数据存储格式，如文本、Parquet、ORC等，适合大规模数据存储和分析。
- MySQL数据库：MySQL使用关系型数据库的表结构来存储数据，支持事务处理和索引等特性，适合小到中等规模的数据存储和查询。
需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库和连接方式。如果需要进行大规模的分布式数据处理和分析，Hive可能更适合；如果需要较小规模的数据管理和查询，MySQL可能更适合。使用MyBatis连接Hive数据库和MySQL数据库的步骤和配置也会有所不同，具体的操作和配置可以参考MyBatis和相关数据库的文档和示例。
九、怎么用sqoop把hive的数据导入mysql？
运行环境 centos 5.6 hadoop hive
sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具。
上海尚学堂hadoop大数据培训组原创，陆续有hadoop大数据技术相关文章奉上，请多关注！
在使用过程中可能遇到的问题：
sqoop依赖zookeeper，所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中。
sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar，所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz，解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中。
1 首先安装sqoop,如果你使用的是clouder分发版的话就非常简单
# yum install sqoop
如果用官方版本的话
# cd /etc/yum.repos.d
# wget http://archive.cloudera.com/redhat/cdh/cloudera-cdh3.repo
# yum -y install sqoop
sqoop就会安装完成
2 使用sqoop
首先将mysql-connector-java-5.1.16-bin.jar文件复制到/usr/lib/sqoop/lib文件夹下
3 导入导出数据库
1)列出mysql数据库中的所有数据库命令
# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
2)连接mysql并列出数据库中的表命令
# sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456
命令中的test为mysql数据库中的test数据库名称 username password分别为mysql数据库的用户密码
3)将关系型数据的表结构复制到hive中
sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table username --username root --password 123456 --hive-table test
其中 --table username为mysql中的数据库test中的表 --hive-table test 为hive中新建的表名称
4)从关系数据库导入文件到hive中
sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password mysql-password --table t1 --hive-import
5)将hive中的表数据导入到mysql中
./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03
如果报错
11/08/05 10:51:22 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201108051007_0010
11/08/05 10:51:23 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
11/08/05 10:51:36 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201108051007_0010_m_000000_0, Status : FAILED
java.util.NoSuchElementException
at java.util.AbstractList$Itr.next(AbstractList.java:350)
at uv_info.__loadFromFields(uv_info.java:194)
at uv_info.parse(uv_info.java:143)
at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:79)
at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:38)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)
at com.cloudera.sqoop.mapreduce.AutoProgressMapper.run(AutoProgressMapper.java:187)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:647)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:323)
at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:270)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1127)
at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:264)
此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。
hive默认的字段分隔符为'\001'
./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/datacenter --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03 --input-fields-terminated-by '\t'
十、hive和mysql的区别
深入比较：Hive和MySQL的区别
在当今互联网时代，数据扮演着非常重要的角色。无论是大型企业还是初创公司，对数据的处理和存储都至关重要。而在数据库领域，Hive和MySQL都是备受瞩目的工具。两者都有各自的优势和用途。本文将深入比较Hive和MySQL的区别，并探讨它们在数据处理中的作用。
Hive简介
Hive是一个开源的数据仓库工具，最初由Facebook开发。它是构建在Hadoop之上的一种基于SQL的查询语言。Hive通过HiveQL来执行查询，类似于传统的关系数据库SQL。它的主要目标是提供一种方便处理大规模数据集的方式。
MySQL简介
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它是一种轻量级、快速且易于使用的数据库工具。MySQL被广泛用于Web应用程序开发和数据存储。
Hive和MySQL的区别
尽管Hive和MySQL都是用于处理和存储数据的工具，但它们在设计和用途上有很大的区别。
1. 数据处理方式
Hive是为了处理大规模数据集而设计的，特别适用于数据仓库和数据分析。Hive使用了类似于SQL的查询语言HiveQL来执行数据操作。Hive将查询转换为MapReduce任务，并在Hadoop集群上执行，适合长时间运行的批处理任务。
相比之下，MySQL更适用于小型和中型规模的数据处理。它使用SQL来执行数据操作，支持事务和实时查询。MySQL的查询速度较快，适合实时的交互式应用。
2. 存储结构
Hive使用了Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储数据。Hive将数据存储在HDFS上，以便能够处理大规模的数据集。Hive还支持压缩和分区等高级数据存储技术，可以提高查询性能。
而MySQL使用表格和行的结构来存储数据。它支持多种存储引擎，包括InnoDB和MyISAM等。MySQL的存储结构更适合小规模数据和事务处理。
3. 复杂度
Hive是一个相对复杂的工具，需要一定的学习曲线。它需要使用HiveQL来编写查询，并且需要了解Hadoop的概念和架构。对于熟悉SQL和分布式计算的开发人员来说，学习Hive并不是太困难。
相比之下，MySQL较为简单易用。它使用SQL来编写查询，与传统的关系数据库类似。很多开发人员都对SQL较为熟悉，因此使用MySQL并不会带来太大的困扰。
4. 使用场景
由于Hive适用于大数据集的处理和分析，它在数据仓库和数据分析领域有着广泛的应用。Hive可以处理PB级别的数据，并且能够对数据进行复杂的聚合和计算。它对于需要进行大规模数据处理和离线计算的场景非常有用。
MySQL则适用于小型和中型规模的数据存储和查询。它在Web应用程序开发、日志存储和实时数据分析等场景下非常常见。MySQL的查询速度快，适合实时的交互式应用。
小结
Hive和MySQL两者都是非常优秀且广泛应用的数据库工具，但它们在数据处理方式、存储结构、复杂度和使用场景等方面存在明显的区别。
Hive适用于大规模数据集的处理和分析，特别适合数据仓库和数据分析。它使用类似于SQL的HiveQL来执行查询，并将查询转换为MapReduce任务在Hadoop集群上执行。
相比之下，MySQL更适用于小型和中型规模的数据处理，支持实时查询和事务处理。它使用SQL来执行查询，对于熟悉SQL的开发人员来说较为简单易用。
无论是选择Hive还是MySQL，都需要根据具体的需求和场景来进行选择。如果你需要处理PB级别的大规模数据并进行离线计算，那么Hive是一个不错的选择。而如果你需要实时查询和事务处理，那么MySQL是更合适的选择。
299
2024-06-22 03:55
admin