淘宝的“双11”是全球关注的购物盛宴，其背后蕴藏着庞大的数据资源，价值非凡。尽管从Hive到MySQL的数据迁移只是实验中的一环，但它对数据展示等环节至关重要。这一过程之所以备受瞩目，是因为它串联了大数据处理的多个环节。然而，其中繁复的操作和细碎的细节却让人感到烦恼。
准备工作的重要性
准备工作是操作流程的基础。在之前安装Hive时，已经安装了MySQL来存储元数据，但还需安装Sqoop。在实际操作中，如果第一步出现问题或错误，后续步骤就难以进行。比如，有一次实践时，忘记启动MySQL数据库，导致后续的导入工作无法进行。此外，还需注意启动顺序，比如在启动Hive前，要确保相关服务已经启动。每一个小步骤都是保证数据导入顺利进行的前提。
在准备阶段，各项操作之间也会相互牵连。比如，在终端输入各种指令。一旦某个环节的指令出错，整个准备工作就得从头再来检查。这就像堆积木，若一块小木块摆放不当，整座建筑可能就此倒塌。
service mysql start # 可以在Linux的任何目录下执行该命令
启动数据库
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-all.sh
jps
数据库启动过程需严格遵守规范。正如先前所述，鉴于Hive与MySQL间的关系，启动的先后顺序及命令输入必须精确。若启动顺序不当，可能会遭遇未知的错误。例如，需先在终端输入指令启动MySQL数据库。在实际情况中，若顺序出错，很可能对后续的Hive操作造成影响，因为这两个系统之间存在着紧密的逻辑联系。
3765 NodeManager
3639 ResourceManager
3800 Jps
3261 DataNode
3134 NameNode
3471 SecondaryNameNode
cd /usr/local/hive
./bin/hive #启动Hive
在启动数据库时，技术层面的具体操作不能被忽略。Hive系统依托于HDFS等基础技术，用户输入的SQL语句会被其转换，再由相应组件执行。若能深入理解这些基础逻辑，对顺利启动数据库大有裨益。有些人因未掌握这些逻辑，在启动时遭遇了不少难以解释的故障，耗费了大量时间才得以解决。
Hive预操作
hive> create table dbtaobao.inner_user_log(user_id INT,item_id INT,cat_id INT,merchant_id INT,brand_id INT,month STRING,day STRING,action INT,age_range INT,gender INT,province STRING) COMMENT 'Welcome to XMU dblab! Now create inner table inner_user_log ' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;
Hive里的预操作同样不可疏忽。完成前一步创建临时表后，需要在“Hive>”提示符下运行命令，这样Hive就能在HDFS上建立相应的文件。就像科研实验，数据预处理是根本。一旦预操作失败，导入MySQL的数据就无从说起了。比如，如果预操作不能成功创建文件，那么数据就没有存放的地方，自然也就无法进行迁移了。
在预操作流程中，每一步都会在文件系统或数据库中产生某些结果或变化。比如，执行Hive的预操作命令后，会调整相关的数据存储结构或地址。这些调整对于后续流程至关重要，彼此之间紧密相连。
hive> INSERT OVERWRITE TABLE dbtaobao.inner_user_log select * from dbtaobao.user_log;
MySQL操作前提
hive> select * from inner_user_log limit 10;
登录MySQL数据库需注意细节。虽然本教程以root身份登录以简化步骤，但以普通用户身份登录更为安全。在企业数据操作中，权限管理尤为关键。过去发生过因权限管理不当导致的数据泄露事件。此外，还需留意MySQL的编码配置，若编码非utf8，将无法导入中文数据，这是实际操作中常被忽视的要点。
进入“mysql>”提示符界面后，需核对各项配置。比如，新建的表格应设定编码为utf-8，同时得注意sqoop导数据时字段格式的转换。在实际的数据处理项目中，由于事先未合理规划字段格式，导入数据后常出现信息丢失或错误的情况。
mysql –u root –p
数据导入操作
mysql> show databases; #显示所有数据库
mysql> create database dbtaobao; #创建dbtaobao数据库
mysql> use dbtaobao; #使用数据库
在将数据从Hive导入MySQL的过程中，每一条指令都至关重要。首先，需要完成MySQL的登录和常规设置等步骤，然后才能正式开始导入工作。这一环节包括制定数据表的架构等，其目的是确保数据能够顺利地从Hive迁移到MySQL。实际上，在大型数据迁移项目中，若数据表架构设计不当，可能会导致导入时间延长或出现写入错误。
mysql> show variables like "char%";
确保导入成功的关键在于准确输入指令。同时，还需留意诸如密码等细节，比如本教程中提到的MySQL数据库root用户的密码设置。哪怕是一个小小的密码错误，也可能导致登录失败，进而中断数据导入。因此，在操作过程中必须格外小心。
+--------------------------+----------------------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+----------------------------+
| character_set_client | utf8 |
| character_set_connection | utf8 |
| character_set_database | latin1 |
| character_set_filesystem | binary |
| character_set_results | utf8 |
| character_set_server | latin1 |
| character_set_system | utf8 |
| character_sets_dir | /usr/share/mysql/charsets/ |
+--------------------------+----------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
导入后的检查
数据导入完成后，必须进行核实以确保其准确性。这就像完成数学题目后需要核对答案一样。我们需要从数据规模、数据构成等多个角度进行审核。例如，要检查数据是否完整，是否存在遗漏，可以通过对比Hive数据库中的原始数据与MySQL数据库中导入后的数据记录数来验证。
+--------------------------+----------------------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+----------------------------+
| character_set_client | utf8 |
| character_set_connection | utf8 |
| character_set_database | utf8 |
| character_set_filesystem | binary |
| character_set_results | utf8 |
| character_set_server | utf8 |
| character_set_system | utf8 |
| character_sets_dir | /usr/share/mysql/charsets/ |
+--------------------------+----------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
检查过程中，我们能够确认数据是否存在异常。这主要是因为数据在处理过程中涉及转换，导致MySQL和Hive中的数据可能存在差异。遇到这种情况，我们需要根据具体状况，对之前的操作进行调整，或是纠正数据中的错误。
mysql> CREATE TABLE `dbtaobao`.`user_log` (`user_id` varchar(20),`item_id` varchar(20),`cat_id` varchar(20),`merchant_id` varchar(20),`brand_id` varchar(20), `month` varchar(6),`day` varchar(6),`action` varchar(6),`age_range` varchar(6),`gender` varchar(6),`province` varchar(10)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
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