怎么讲数据集导入到hive中，怎么用sqoop将数据导入到mysql，希望三个题都有回答

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7586705
这篇博客你也可以参考下：记一次sqoop将hive数据导入到mysql报错
除此之外, 这篇博客: 利用hive进行分析，将hive分析结果利用sqoop技术存储到mysql数据库中，可视化结果中的 岗位数据分析 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

import pymysql
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

"""数据相关岗位的工资最值平均值"""

# 最低薪资
num = []
# 最高薪资

# 平均薪资


    # 连接数据库
myClient = pymysql.connect(
        host="192.168.191.100",
        database='salary',
        user='root',
        password='123456'
    )
# 创建游标
db = myClient.cursor()

"""提取数据"""
# 执行语句
db.execute('select min from salary1;')
# 获取所有结果
result = db.fetchall()
# 元祖类型result转换成列表
list_result = list(result)
for i in list_result:
    num.append(i[0])

# 执行语句
db.execute('select max from salary1;')
# 获取所有结果
result = db.fetchall()
# 元祖类型result转换成列表
list_result = list(result)
for i in list_result:
    num.append(i[0])

# 执行语句
db.execute('select avg from salary1;')
# 获取所有结果
result =db.fetchall()
# 元祖类型result转换成列表
list_result = list(result)
for i in list_result:
    num.append(i[0])
# 关闭游标
    db.close()

# 绘制图表

print(num)
addr = ["最大值","最小值", "平均值"]
bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="500px", height="400px"))#图表大小
bar.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="工资", subtitle="万/月"),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate": 25}),
)
bar.add_xaxis(addr)
bar.add_yaxis("大数据岗位",num)
bar.render("大数据工资图.html")

您还可以看一下徐培成老师的徐培成电商项目课程中的第06天-02.使用sqoop将Hive统计算出的结果导出到mysql小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
首先，关于如何将数据集导入到Hive中，以下是具体步骤：
1. 确保Hadoop集群和Hive已经启动成功。
2. 将数据集复制到HDFS中的某个目录下。假设数据集位于本地文件系统的/path/to/dataset目录下。执行以下命令将数据集上传到HDFS中： hdfs dfs -put /path/to/dataset /user/hive/warehouse/dbname.db/tablename 其中，dbname是您想要创建的数据库名称，tablename是您想要创建的表名称。
3. 使用Hive进行数据导入。首先，启动Hive命令行界面： hive
4. 在Hive中创建表，并指定数据集的位置和格式。假设数据集是以逗号分隔的文本文件，表的定义示例如下： sql CREATE EXTERNAL TABLE dbname.tablename ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/user/hive/warehouse/dbname.db/tablename'; 具体地，将dbname替换为您的数据库名称，tablename替换为您的表名称，column1、column2等替换为实际的列名和数据类型。
5. 执行导入命令以从数据集中加载数据到Hive表中： sql LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/dbname.db/tablename' INTO TABLE dbname.tablename;
6. 您现在可以在Hive中查询导入的数据。使用SELECT语句检查表中的数据： sql SELECT * FROM dbname.tablename; 这将返回表中的所有行。
至于如何使用Sqoop将数据导入到MySQL中，以下是具体步骤：
1. 确保Hadoop集群和MySQL服务已经启动成功。
2. 在命令行终端中执行以下命令进入MySQL命令行界面： shell mysql -u root -p
3. 在MySQL中创建一个数据库（如果还没有）。假设您想要创建一个名为dblab的数据库，执行以下命令： sql CREATE DATABASE dblab;
4. 切换到新创建的数据库： sql USE dblab;
5. 创建一个新表以存储导入的数据。假设您要创建一个名为user_action的表，表的定义示例如下： sql CREATE TABLE user_action ( id VARCHAR(50), uid VARCHAR(50), item_id VARCHAR(50), behavior_type VARCHAR(10), item_category VARCHAR(50), visit_date DATE, province VARCHAR(20) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
6. 退出MySQL命令行界面： sql EXIT;
7. 使用Sqoop从Hive导出数据到MySQL。确保已经切换到Sqoop的安装目录，并执行以下命令： shell ./bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/dblab --username root --password hadoop --table user_action --export-dir '/user/hive/warehouse/dbname.db/tablename' --fields-terminated-by '\t'; 将命令中的以下参数替换为适当的值：
8. jdbc:mysql://localhost:3306/dblab: MySQL连接URL，其中dblab是您的数据库名称。
9. root: MySQL用户名。
10. hadoop: MySQL密码。
11. user_action: 要导入数据的表名称。
12. /user/hive/warehouse/dbname.db/tablename: 导出数据的Hive表的位置。
执行此命令将通过Sqoop将数据从Hive导入到MySQL中的user_action表中。
1. 您现在可以在MySQL中查询导入的数据。重新进入MySQL命令行界面，并使用以下命令检查表中的数据： sql USE dblab; SELECT * FROM user_action LIMIT 10; 这将返回user_action表中的前10行数据。
希望以上步骤能够帮助您将数据集导入到Hive和MySQL中。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问。