MySQL是全球使用最广的开源的关系数据库管理系统之一，用于存储数据。而Hive可以使用集群进行海量处理，进行分布式处理，并且有着良好的扩展性。Hive支持数据从MySQL数据库中高效导入，可以实现更高效的离线分析。

首先，MySQL中的数据需要装换为Hive支持的数据格式，如csv，json格式等。可以通过mysqldump脚本，实现传输的目的，可以将表的数据以文本格式存储，对于一般的导出操作还是比较便捷的。

“`shell

# 实现数据库表到csv格式的转换

mysqldump -uusername -ppassword db_name table_name>table_name.csv;

其次，基于HDFS，利用指令sqoop做数据传输，可以将MySQL中的表导入Hive中。sqoop工具可以实现解析mytables用指定分隔符，默认为\t，完成转换。

sqoop import –connect jdbc:mysql://host/db_name \

–username user_name –password passwd \

–table table_name –target-dir ‘/dir’ \

-m 1 –fields-terminated-by ‘\t’

最后，利用INSERT INTO指令，将源文件导入到目的表中，完成数据的导入。

INSERT OVERWRITE TABLE table_name

PARTITION(datetime=’datetime’)

SELECT *

from source_table;

通过以上三步，可以将MySQL中的表高效的导入Hive中。当然，如果有特殊情况，还需要注意解决表字段类型转换，字段分隔符有特殊字符容易出错等情况。也可以利用其他数据库中介工具，如datax或kettle做数据传输，也是很好的实现方案。通过结合多种工具，可以更好的实现数据高效导入Hive的目的，满足离线分析的需求。