1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、这可能部分是因为我们最初的策略是将所有的数据都存储到单一的一张表中了。后来，我们调整了策略通过数据集和参数进行分表，这有所帮助但也因此引入了额外的消耗，而这并非是我们愿意接受的。相反，我们决定尝试使用Apache Hive技术。
1、为此，我们在注册表键HKLM\SAM下创建了一个子键test_root，并在其中添加了子键1test和2test，还在1test键下设置了五种不同的值，并填入了相关数据。接着，我们使用RegSaveKey函数编写了一个小程序，将test_root保存为HⅣE文件，使其成为我们研究的根键。
2、Windows 2000/XP的注册表文件在系统设置和缺省用户配置数据的情况下，是存放在\系统文件夹 \SYSTEM32\CONFIG目录下的6个文件，DEFAULT、SAM、SECURITY、SOFTWARE、USERDIFF和SYSTEM中，而用户的配置信息存放在系统所在磁盘的\Documents and Setting\目录，包括ntuser.dat，ntuser.ini和ntuser.dat.log。
3、Hive在中文里可以形象地理解为“储巢”，每个Hive文件对应着注册表树中的一部分，其组织结构类似于Windows的PE格式，有自己的独立逻辑。
本文主要探讨Hive分桶表的使用场景及其优缺点。首先，数据分桶是Hive中优化查询性能的一种方法，它基于哈希函数将数据分布在多个桶中，类似于MapReduce中的HashPartitioner。分桶可以用于抽样测试和map-side join等场景，提高查询效率，尤其是在JOIN操作中，通过减少JOIN数据量，实现高效处理。
数据分桶的主要作用有两个方面：一是进行抽样，当处理大量数据时，可以快速进行小规模的查询和修改，提高开发效率；二是优化map-side join，通过在相同列上划分桶，Hive在执行JOIN操作时能利用这个结构，减少JOIN的数据量，从而提升查询性能。
分桶比分区粒度更细，可以在每个分区内进行数据分桶操作，从而进一步提高查询效率。