hive和mysql数据同步的简单介绍

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、有很多时候也可以从其它库里面生成建表语句，如同一个应用的其它数据库或不同的测试环境，采用下面的 mysqldump 生成建表语句：mysqldump --no-data --compact my_dbcreatetb.sql 登录 MySQL 生成表。

如何进行MySQL数据库与HDFS的实时数据同步

1、它连接MySQL主服务读二进制日志，然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件，提取插入到行的每个字段的数据，并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到HDFS 中一个文本文件。

2、在MYSQL中创建一个参数表A，用来记录要传输的表的表名B和字段。HDFS上的数据的格式和MYSQL中参数表A中B表的字段的数量一样。从MYSQL的参数表A中，读取要传输的表B。

3、这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。

4、如果RDS上的数据没有发生增删改的操作的话，可以生成物理备份或者逻辑备份，然后将物理备份和逻辑备份通过Xtrabackup或者mysqldump将数据导入到自建库。

5、热备，slave和master的数据“准实时”同步。准备工作。先分别安装两台MYSQL（主服务器：19168137，从服务器：19168130）配置MASTER。

hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs

1、第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。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。

2、数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。

3、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（External Table），分区（Partition），桶（Bucket）。

4、Hive的主要目标是提供一种方式来方便地存储和处理结构化和半结构化的数据，用户可以通过SQL语句对数据进行查询和处理。Hive的数据存储在HDFS中，并使用Hive自带的元数据存储系统来管理数据表和元数据。

怎么通过sqoop将hdfs上数据导入到mysql

1、就是只导入created 比2012-02-01 11：0：00更大的数据。

2、它连接MySQL主服务读二进制日志，然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件，提取插入到行的每个字段的数据，并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到HDFS 中一个文本文件。

3、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

hive和mysql的区别是什么?

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。

于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。