由于hive在存储上存在以上情况，当把数据导入mysql会导致一下问题： 字符长度太小的异常。由于mysql定义表结构的时候会定义字段长度值，当hive中数据的int、double、String长度大于mysql表定义的长度会出现mysql字段定义的数据长度太多而出现异常。
我也碰到同样问题，测试场景：MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的。
java：83）导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错，此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。hive默认的字段分隔符为\001，sqoop的默认分隔符是 ，。
导错驱动包。修改user表中的主机名称修改为localhost。把mysqlconnectorjava导入。导入成功显示错误代码消失即可。
hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。
首先，我们要明确一下总体的思路是什么。总体的思路就是要读取hdfs上的老的历史数据，然后和新的binlog数据合并生成新的快照。其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更，或者mysql和hive的数据结构不一致的情况。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
高度技术化：大数据基础涉及到丰富的数据管理和数据处理技术，例如分布式系统、Hadoop等，同时也需要掌握数据清洗、数据统计等理论知识。因此，学习大数据基础需要具备较高的技术水平，需要具备一定的计算机科学和数学基础。
统计学和数学知识 涉及概率论、数理统计、线性代数等，这些知识有助于理解数据分析的方法和工具。 数据挖掘和机器学习 学习数据预处理、特征提取和模型构建等基本流程，掌握聚类、决策树、神经网络、支持向量机等核心算法。
大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。数据分析基础 统计学：统计学是数据分析的基础，学习统计学可以帮助理解数据的特征、分布以及变异性。数学基础：线性代数、概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法。
大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络交互以及移动互联网等多种方式获取结构化、半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。技术突破包括高速数据爬取、数据整合技术以及数据质量评估模型开发。
1、在实际应用中，Hive常常被用于数据仓库和数据挖掘等场景。例如，一家公司可能需要分析大量的用户数据来了解用户的行为习惯，以便更好的制定营销策略。在这种情况下，Hive就可以用来存储和处理这些数据，然后通过HQL进行查询和分析。
2、Hive的意思是一种数据仓库基础架构。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它允许数据开发者将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能。Hive的主要目的是为大数据提供查询和分析的能力。它允许开发者将复杂的数据处理任务分解为简单的SQL查询，降低了开发复杂性。
3、Apache Hive 是一种基于 Hadoop 生态系统的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。它提供了一种类似于 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，用于执行数据查询和分析任务。Hive 被广泛用于数据仓库、ETL（Extract， Transform， Load）和数据分析等场景。
1、hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。一个擅长大数据并行计算，一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。
2、hive是Hadoop的一个组件，作为数据厂库，hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的，hive为Hadoop提供SQL语句，是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。
3、Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
4、hadoop包含以下组件：hdfs，mapreduce，yarn。hive是数据仓库：用于管理结构化数据，数据存于hdfs上。spark是一个分布式计算框架：区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架。基于RDD的分布式内存计算引擎。
5、其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop中的大规模数据的机制。
6、首先明确Hive和Hadoop两者的关系：Hadoop是一种用于存储、读取以及处理海量数据的技术。
答案：Hive内外表的描述错误的是，外表只能用于查询，不能用于加载和保存数据。解释：首先，我们需要理解Hive的内外表的基本概念。在Hive中，内部表（Internal Table）和外部表（External Table）是两种主要类型的表。
对Hive的描述不正确的是Hive可以实现在大规模数据集上低延迟快速查询的操作。
关于Hive与传统数据仓库的对比，以下描述错误的是（）A.Hive元数据存储独立于数据存储之外，从而解耦合元数据和数据，灵活性高，而传统数据仓库数据应用单一，灵活性低。B.由于Hive基于大数据平台，所以查询效率比传统数据仓库快。
异常描述 当运行“INSERT ... SELECT”语句向 Parquet 或者 ORC 格式的表中插入数据时，如果启用了动态分区，你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。Hive 客户端：（可左右滑动）YARN 的 8088 中查看具体 map task 报错：（可左右滑动）异常分析 Parquet 和 ORC 是列式批处理文件格式。
其次，关于Hadoop只能处理结构化数据的描述是错误的。实际上，Hadoop能处理的数据不仅仅包括结构化数据，更包括半结构化数据和非结构化数据。其中，Hadoop中的HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，主要用于存储非结构化数据。
储巢的第一个块是基本块，包含诸如时间戳、版本信息和内部文件名等关键数据。Windows将注册表条目组织在巢室中，当巢室需要扩展时，系统会创建新的巢箱。巢箱有自己的标识，包括一个特殊的签名“hbin”和其在Hive文件中的偏移量。