Hive与Oracle联合，攻克大数据挑战（hive联合oracle）

在大数据时代，不同于传统的数据管理方式，数据处理和分析的重点已经转移至分布式系统。Hadoop生态系统已成为最为流行和成熟的大数据处理方式之一，而Hive和Oracle也分别在自身领域占据着重要地位。然而，众所周知，大数据处理并不是所有平台都能轻松应对的，因此Hive和Oracle的联合不仅可以提高性能，而且也可以解决大数据挑战。

我们需要知道什么是Hive和什么是Oracle。Hive是基于Hadoop生态建立的数据仓库系统，它提供了一个SQL 接口来查询存储在HDFS中的数据。而Oracle 则是一种商业性质的关系型数据库管理系统(RDBMS)，拥有强大的ACID特性、事务支持以及存储过程等功能。在处理大数据时，Hive通过将数据分片加载到内存中来提高处理性能，然而在处理海量数据时还需要增加其他技术手段确保高效性。而Oracle则拥有完善的优化和性能管理机制，能够在处理大数据时保持高效稳定。

通过对Hive和Oracle的整合可以达到各自优势的最大化，具体实现方式可以是通过数据的复制和同步来解决Hive与Oracle之间的互联。因此，当Hadoop集群中有数据发生变化时，同样可以同步更新Oracle中的数据内容。而Oracle的查询语言则可以在Hive中使用，使得Hive能够直接查询到Oracle数据库中的数据。

在实现Hive与Oracle的联合时，实际上重要的是数据同步的方案。我们可以借助Sqoop进行数据的复制与分发，而Oracle提供了JDBC驱动程序以支持其它应用程序访问Oracle数据库。通过Sqoop将Hive与Oracle两者的数据进行同步，可以保证在数据上的一致性。具体的操作指令如下：

1.安装Sqoop和Oracle JDBC驱动程序

2.创建Shell脚本和一个存储过程，作用是定义动态一次性sqoop命令并在Oracle中执行

3.为了优化迁移性能，分别进行多线程和分区迁移操作。（可根据需要修改线程数和分区数）

将以上脚本和存储过程存放在同一目录下，命名为hivetooracle_sync，然后在root用户下面通过crontab来进行周期性的同步。

定时执行，周期为60分钟。

以上操作可以使得Hive与Oracle联合起来，解决大数据的处理与挑战。相信随着大数据行业的快速发展，Hive与Oracle联合的方式也将更加完善，成为数据处理时的一种标配。