将MySQL数据上传至hive的方法详解（MySQL上传hive）

将MySQL数据上传至Hive的方法详解

在大数据分析的过程中，Hive作为一个重要的数据仓库系统，能够适应各种类型和规模的数据分析需求。但是，很多时候数据需要从其他数据源导入到Hive中进行处理。本文将详细介绍如何将MySQL中的数据导入到Hive中。

环境说明

本文所使用的环境和版本号如下：

– 操作系统：CentOS 7.5.1804

– MySQL版本：5.7.26

– Hive版本：3.1.1

步骤一：创建表

在Hive中，不同于MySQL，需要先创建表结构，再将数据导入到表中。因此，我们需要先在Hive中创建一个表。在Hive中创建表可以使用HiveQL语言，语法类似于SQL。具体操作如下：

使用hive命令进入Hive服务：

$ hive

输入以下命令创建表：

hive> CREATE TABLE my_table (
    > id STRING,
    > name STRING,
    > age INT
    > )
    > ROW FORMAT DELIMITED
    > FIELDS TERMINATED BY ','
    > STORED AS TEXTFILE;

以上命令创建了一个名为my_table的表，包括三列：id、name和age。其中ROW FORMAT DELIMITED和FIELDS TERMINATED BY ‘,’表示列与列之间使用逗号分隔，STORED AS TEXTFILE表示数据以文本形式保存。

步骤二：将MySQL中的数据导出到CSV文件

在将MySQL数据导入到Hive之前，需要先将数据从MySQL中导出成CSV文件。CSV文件是一种将表格数据用逗号分隔的文本文件格式，常常被用于数据导出和数据交换。

使用以下命令将MySQL中的数据导出到CSV文件：

$ mysqldump -h host -u user -p database table > table.csv

其中，host是MySQL服务器地址，user是MySQL登录用户名，password是MySQL登录密码，database是要导出的数据库名，table是要导出的表名。将导出的数据保存为table.csv文件。

步骤三：将CSV文件上传到HDFS

将CSV文件上传到HDFS中，可以使用hadoop fs命令。先进入HDFS所在的目录，再执行以下命令：

$ hadoop fs -put /path/to/local/table.csv /hdfs/path/

其中，/path/to/local/table.csv是本地文件路径，/hdfs/path/是HDFS文件路径。

步骤四：将CSV文件导入到Hive表中

使用HiveQL语言将CSV文件导入到my_table表中，可以使用以下命令：

hive> LOAD DATA INPATH '/hdfs/path/table.csv' OVERWRITE INTO TABLE my_table;

其中，/hdfs/path/table.csv是HDFS文件路径，my_table是要导入数据的Hive表名。

总结

以上是将MySQL数据导入到Hive中的详细步骤。在实际应用中，还可以通过Sqoop等工具实现数据的导入导出。通过将不同数据源中的数据导入到Hive中进行集中管理，可以更方便地进行数据分析和挖掘。