kettle 导入到hive

Kettle是一种ETL工具，用于在关系型数据库和Hadoop生态系统之间进行数据导入和转换。要将Kettle导入到Hive，有两种主要思路：直接配置JDBC连接HiveServer2，通过表输入和表输出组件进行转换；或者先将关系型数据库中的表导入到HDFS，再通过HDFS导入Hive表。具体的步骤如下：

第一种方式是直接连接HiveServer2：
1. 配置Hive连接，设置JDBC连接HiveServer2。
2. 将关系型数据库中的表导入到Hive的default库中。

第二种方式是先通过Hadoop File Output组件将关系型数据库中的表导出至HDFS，再导入Hive表中。具体步骤如下：
1. 确认Kettle中的Hadoop集群信息。
2. 将Hadoop集群的配置文件复制到Kettle目录中的hdp26文件夹中。
3. 在Kettle目录中的plugin.properties文件中配置Hadoop使用的配置文件为hdp26。
4. 配置Hadoop File Output组件，选择导出的文件位置、分隔符和字符编码等参数。
5. 文件导出至HDFS后，使用执行SQL脚本组件执行加载命令将数据加载到Hive目标表中。

以上就是将Kettle导入到Hive的两种常用方式。具体选择哪种方式取决于实际情况和需求。在使用Kettle连接Hive时，可以使用Hive的JDBC连接字符串，例如"jdbc:hive2://localhost:10000/default"。这样就可以成功将Kettle中的数据导入到Hive中了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [通过kettle将关系型数据库中表导入hive中](https://blog.csdn.net/shenzhibiao/article/details/99205692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [使用kettle同步数据到hive](https://blog.csdn.net/sxjxrxm/article/details/94573127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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