hive导入数据原理？

一、hive导入数据原理？

关于这个问题，Hive导入数据的原理是将数据从外部存储系统（如HDFS、S3、HBase等）移动到Hive表中。具体原理如下：

1. 创建Hive表：首先，用户需要在Hive中创建一个表来存储导入的数据。表的结构（包括列名、数据类型等）应与导入数据的格式相匹配。

2. 指定数据源：用户需要指定数据的来源，可以是本地文件系统中的文件，也可以是HDFS、S3等存储系统中的文件。

3. 数据加载：Hive使用Hadoop MapReduce作业来实现数据加载。在加载数据之前，Hive会根据表的结构定义生成一个MapReduce作业，该作业负责将数据从源文件中读取并转换为Hive表的格式。

4. 数据转换：在数据加载的过程中，Hive会根据表的定义对数据进行转换。例如，如果表中的某一列定义为整型，而源文件中的数据为字符串类型，Hive会将字符串数据转换为整型数据。

5. 数据存储：加载和转换完成后，Hive会将数据存储到Hive表中。数据存储的位置由用户在创建表时指定。

总结起来，Hive导入数据的原理是通过Hadoop MapReduce作业将数据从外部存储系统读取并转换为Hive表的格式，然后将数据存储到Hive表中。这使得用户可以使用Hive的查询语言（HiveQL）来对导入的数据进行分析和查询。

二、如何将JSON数据导入Hive数据库

JSON数据导入Hive数据库的步骤

JSON数据作为一种轻量级的数据交换格式，在现代应用程序开发中越来越受到重视。将JSON数据导入到Hive数据库中，能够为数据分析和查询提供更多的可能性。接下来，我们将为您介绍如何在几个简单的步骤中实现这一目标。

步骤一：创建外部表

首先，您需要在Hive中创建一个外部表，以便能够将JSON数据加载到Hive中而不是移动数据文件。您可以使用类似于以下的HiveQL语句来创建外部表：

        
            CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS json_table (
                column1 data_type1,
                column2 data_type2,
                ...
            )
            ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
            LOCATION 'hdfs://your_hdfs_path';
        
    

步骤二：加载JSON数据

一旦外部表创建完成，接下来您需要加载JSON数据到HDFS路径中，确保数据的格式与表结构一致。您可以使用Hadoop的命令行工具或者其他数据导入工具来完成这一步骤。

步骤三：将JSON数据导入外部表

最后一步是将JSON数据导入到您在Hive中创建的外部表中。通过运行类似以下的HiveQL语句，您可以实现将数据加载到外部表中：

        
            INSERT OVERWRITE TABLE json_table
            SELECT * FROM external_json_table;
        
    

至此，您已成功将JSON数据导入到Hive数据库中。通过这种方式，您可以方便地在Hive中处理和分析JSON数据，为数据驱动的决策提供更多可能性。

感谢您阅读本文，希望对您了解如何将JSON数据导入Hive数据库有所帮助。

三、hive 导入 指定字段

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/local/file' OVERWRITE INTO TABLE target_table;

四、hive是什么数据库？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

　　Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），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。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作

五、hive提供哪几种协议访问hive数据库？

两种协议访问：老版HiveClient和HiveServer2。

　　1.老版HiveClient： 要求比较多，需要Hive和Hadoop的jar包，各配置环境。

   2. HiveServer2：

　 　　使得与YARN和HDFS的连接从Client中独立出来，不需要每个Client都去配置这些连接信息。

　　　 使用Beeline只作为输入口，最终会把语句扔到HiveServer2端来作解析。

　　　 

六、hive元数据库编码怎么查？

表或者字段有中文的时候需要修改hive的元数据库的设置。 以mysql为例子，当mysql的字符集设置成utf8的时候使用hive会有问题，详细见hive的wiki。 所以当hive使用mysql作为元数据库的时候mysql的字符集要设置成latin1。 为了保存那些utf8的中文，要将mysql中存储注释的那几个字段的字符集单独修改为utf8。

七、hive为什么要连数据库？

hive只是个工具，它的数据分析，依赖于mapreduce，它的数据管理，依赖于外部系统。所以hive要连数据库。

八、HIVE如何查看表和数据库？

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进入hive之前要把hadoop给启动起来，因为hive是基于hadoop的。所有的mr计算都是在hadoop上面进行的。

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在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入hive了。当然了，如果你想直接执行hql脚本文件可以这样：hive-fxxxxx.hql。

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进入hive之后一一般默认的数据库都是default。如果你切换数据库的话所建的表都会是在default数据库里面。

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创建数据库的语法是：createdatabasedatabase_name;非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的。为什么呢？请继续往下

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切换数据库的时候可以输入：usedatabase_name；

查看所有数据库的时候可以输入：showdatabases;

查看所有表的时候可以输入：showtables

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看表结构的时候可以输入：describetab_name;

九、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。

十、hive数据库存储过程支持游标吗？

hive数据库存储过程支持游标的，因为系统硬件是支持的，所以支持游标