mysql与数据及hive和HAdoop的关系

MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储和管理结构化数据。它使用SQL语言来查询和操作数据。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了类似SQL的查询语言（HiveQL）来处理大规模的分布式数据。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。

MySQL和Hive都可以用于处理和管理数据，但它们在不同方面有所不同。MySQL适用于处理相对较小的数据集，并且主要用于在线事务处理（OLTP）场景，如Web应用程序的后端数据库。而Hive适用于处理大规模数据集，并且主要用于离线批处理（OLAP）场景，如数据分析和报表生成。

Hadoop作为底层基础设施，提供了分布式存储和计算能力，可以支持Hive处理大规模数据。Hive使用Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数据，并利用Hadoop的计算框架（如MapReduce）来执行查询和分析操作。

因此，MySQL和Hive可以在不同场景下使用，MySQL适用于小规模的在线事务处理，而Hive适用于大规模的离线批处理和数据分析。同时，Hadoop提供了底层的分布式存储和计算能力，为Hive的大规模数据处理提供支持。

相关问题

hadoop安装hive及配置mysql

安装 Hive 前需要先安装 Hadoop，这里假设已经安装好了 Hadoop。

1. 下载 Hive

Hive 的下载地址为：https://hive.apache.org/downloads.html

选择一个版本下载即可，这里以最新版本 3.1.2 为例。

2. 解压 Hive

将下载好的 Hive 压缩包解压到指定目录，这里以 /usr/local/hive 为例：

tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /usr/local/

3. 配置环境变量

在 ~/.bashrc 文件中添加如下环境变量：

export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

执行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

4. 配置 Hive

进入 Hive 的 conf 目录，复制模板文件 hive-default.xml.template 并重命名为 hive-site.xml：

cd /usr/local/hive/conf
cp hive-default.xml.template hive-site.xml

编辑 hive-site.xml 文件，设置如下属性：

<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
  <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
  <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
 
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
 
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>root</value>
  <description>username to use against metastore database</description>
</property>
 
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value>your_mysql_password</value>
  <description>password to use against metastore database</description>
</property>
 
<property>
  <name>hive.metastore.schema.verification</name>
  <value>false</value>
  <description>Enforce metastore schema version consistency:</description>
</property>
 
<property>
  <name>hive.metastore.uris</name>
  <value>thrift://localhost:9083</value>
  <description>IP address (or fully-qualified domain name) and port of the metastore host</description>
</property>

其中，ConnectionURL 配置项中的 jdbc:mysql://localhost:3306/hive 是指定 Hive 的元数据存储在 MySQL 数据库中的名称为 hive 的数据库中。如果不存在，则会自动创建。

5. 安装 MySQL

如果没有安装 MySQL，可以使用以下命令在 Ubuntu 上安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install mysql-server

6. 创建 Hive 元数据数据库

登录到 MySQL 数据库中：

mysql -u root -p

创建一个名为 hive 的数据库：

CREATE DATABASE hive;

7. 初始化 Hive 元数据

使用以下命令初始化 Hive 的元数据：

schematool -initSchema -dbType mysql

8. 启动 Hive

使用以下命令启动 Hive：

hive

如果启动成功，会出现类似以下提示：

Hive Session ID = 6c7d6c6c-eb09-4c7b-9b50-1b421c5e8d5a
hive>

至此，Hive 的安装和配置就完成了。

hive和mysql的关系

Hive和MySQL是两个不同的数据库管理系统。

Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，主要用于大数据的存储、处理和分析。Hive使用类似SQL的HiveQL查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上进行处理和分析，支持大规模数据的处理和查询。

而MySQL是一个关系型数据库管理系统，主要用于小规模的数据存储和查询。MySQL支持基于SQL的查询语言，并提供了完善的事务处理和数据安全性保障。

虽然Hive和MySQL都是数据库管理系统，但它们的设计目标和应用场景都不同。Hive更适合处理大规模的数据集，而MySQL更适合处理小规模的数据集。在大数据应用场景下，Hive和MySQL可以共同使用，比如可以使用Hive将大规模数据进行预处理和分析，然后将结果存储到MySQL中。