Hive的数据存储与管理MySQL与Hive结合的最佳实践（mysql下hive）

在大数据领域，数据存储和管理是非常关键的环节。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射为一张数据库表，提供了一种类SQL的编程方式，可以方便地对大量数据进行管理和分析。而MySQL则是一种非常流行的关系型数据库管理系统，常常用于小型应用和小型数据集的管理。本文将结合MySQL和Hive的特点，介绍如何使用MySQL和Hive协同管理大数据，并给出具体的示例代码。

一、Hive与MySQL的对比

Hive和MySQL都是数据管理工具，都可以用于存储和管理数据，但两者有着不同的适用场景和特点。下表为Hive和MySQL的对比情况：

| 对比项 | Hive | MySQL |

| — | — | — |

| 存储容量 | 支持PB级别的数据存储 | 对于单个数据表的容量有限制 |

| 数据读写性能 | 比较慢，适合批量处理大数据。| 比较快，适合小型数据集的管理及查询。 |

| 数据管理方式 | 基于Hadoop生态系统的大数据管理 | 传统的关系型数据库管理方式 |

| 编程方式 | 支持类SQL的编写 | 支持SQL等多种编程语言 |

从上述对比可见，Hive和MySQL各有所长，因此在大数据管理和分析场景中，使用两者的组合可以达到更好的效果。

二、Hive和MySQL的结合方式

Hive和MySQL的结合方式主要是将Hive的数据存储到MySQL中，以便于数据的管理和查询。具体而言，使用Hive的默认存储引擎Hadoop HDFS，需要通过Hive命令行或者JDBC连接才能进行查询、导出和备份。而通过将Hive的数据存储到MySQL中，可以实现以下目标：

– 改善数据的查询速度；

– 数仓数据全方位管理；

– 支持复杂的数据查询。

三、使用Hive和MySQL结合的最佳实践

下面是使用Hive和MySQL结合的最佳实践：

1. 创建表

创建一个Hive存储表，将数据存储到MySQL中，创建表的语句如下：

CREATE TABLE employee_mysql ( 
id INT, 
name STRING, 
age INT
) 
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.mysql.storagehandler.MySQLStorageHandler' 
TBLPROPERTIES ( 
"mysql.database.name" = "test", 
"mysql.table.name" = "employee" 
); 

其中，“STORED BY”指定了使用MySQLStorageHandler作为存储引擎，TBLPROPERTIES字段指定了MySQL数据库连接的相关信息。

2. 插入数据

插入数据的语句也比较简单，以向employee_mysql表中插入一行数据为例：

INSERT INTO employee_mysql VALUES (1, 'James', 25);

3. 查询数据

再来看看如何从MySQL中读取数据，直接在Hive命令行输入查询语句即可：

SELECT * FROM employee_mysql;

通过上述步骤，就可以使用Hive和MySQL结合管理大数据的存储和查询了。

四、总结

本文介绍了Hive和MySQL的对比情况和结合方式，并给出了Hive和MySQL结合的最佳实践。在实际应用中，可以根据数据的类型和规模来选择使用哪种数据管理工具，以便达到更好的效果。