本篇文章给大家谈谈hive安装连接mysql配置文件，以及hive链接mysql对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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怎么一键安装hadoop
hadoop-0-cdh0.tar.gz CDH的hadoop安装包 hive-0-cdh0.tar.gz CDH的hive安装包 script文件夹，主要是一键安装的脚本 main.sh 主调函数，顺序执行安装步骤 install-env.sh 主要是安装需要用到的各种参数，比如安装目录，MySQL连接信息，xml配置信息等。
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Hive日志默认存储在什么位置
重要的hive日志配置property.hive.log.level决定了hive的日志级别，property.hive.log.dir决定了hive的日志存储路径，默认存储在/tmp/user.name/hive.log文件。其次，Hive中所有的数据都存储在HDFS中，Hive中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(ExternalTable)，分区(Partition)，桶(Bucket)。
默认存储与 /tmp/{user.name}目录下。
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。
hive默认路径？Hive默认存储路径：/user/hive/warehouse。但我们也可指定存储路径由${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件的hive.metastore.warehouse.dir属性指定，但这样缺乏灵活性。Hive支持在建表的时候指定，通过Location去指定，该路径必须是HDFS上的。
Table 的数据默认存储在这个目录下，但External Table 不同，其数据位于 LOCATION 指定的 HDFS 路径。Partition 在 Hive 中扮演密集索引的角 ，但与数据库中的 Partition 组织方式不同。
首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
hive集成mysql时配置使用hive出现的问题
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。由于mysql定义表结构的时候会定义字段长度值，当hive中数据的int、double、String长度大于mysql表定义的长度会出现mysql字段定义的数据长度太多而出现异常。
这个是hive的锁机制，可以暂时关掉，默认是true。关掉之后就可以删除表了，删掉之后可以再把它设置为true。
我也碰到同样问题，测试场景：MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的。
另外，据说mysql的hive账户必须得有密码才行。 从http：// 下载连接器（不要用wget直接下，网页打开再找下载链接），并把解压后的 mysql-connector-java-22-bin.jar 文件拷贝至机器下的 /usr/lib/hive/lib下。
hive的安装模式有哪些
1、Hive的安装模式主要有三种：本地模式（Local Mode），伪分布式模式（Pseudo-Distributed Mode）和完全分布式模式（Fully-Distributed Mode）。 本地模式（Local Mode）：在本地模式中，Hive运行在单个机器的本地文件系统中，这通常用于开发和测试。
2、用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 Cli，Cli 启动的时候，会同时启动一个 hive 副本。Client 是 hive 的客户端，用户连接至 hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 hive Server 所在节点，并且在该节点启动 hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 hive。
3、主要分为以下几个部分：用户接口用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。
4、Hive的数据管理：（1）元数据存储 Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，有三种模式可以连接到数据库：Single User Mode：此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby，一般用于 Unit Test。Multi User Mode：通过网络连接到一个数据库中，这是最常用的模式。
5、JDBC连接的方式，当然还有其他的连接方式，比如ODBC等， 这种方式很常用，可以在网上随便找到，就不再累赘了。不稳定，经常会被大数据量冲挂，不建议使用。 这种方式是直接利用Hive的 Driver class 来直接连接，感觉这种方式不通过JDBC，应该速度会比较快一点（未经验证）。
hive数据导入mysql存在的问题
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。由于mysql定义表结构的时候会定义字段长度值，当hive中数据的int、double、String长度大于mysql表定义的长度会出现mysql字段定义的数据长度太多而出现异常。
我也碰到同样问题，测试场景：MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的。
java：83)导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错，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的默认分隔符是 ，。
数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。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，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。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。
.2-CDH3Btar.gz解压缩后将hadoop-0.2-CDH3B4/hadoop-core-0.2-CDH3Bjar复制到sqoop-0-CDH3B4/lib中。sqoop导入mysql数据运行过程中依赖mysql-connector-java-.jar所以你需要下载mysql-connector-java-.jar并复制到sqoop-0-CDH3B4/lib中。
首先，我们要明确一下总体的思路是什么。总体的思路就是要读取hdfs上的老的历史数据，然后和新的binlog数据合并生成新的快照。其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更，或者mysql和hive的数据结构不一致的情况。
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