hive里的数据库传入mysql

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于处理大规模的结构化数据。它提供了一个类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，使得开发人员可以使用类似于关系型数据库的语法来查询和分析数据。

在 Hive 中，可以将外部的关系型数据库（如 MySQL）作为 Hive 数据库的存储和查询引擎。这种方式可以通过 Hive 的 External Tables 功能来实现。通过在 Hive 中创建外部表，并将表的存储位置指向 MySQL 数据库，就可以在 Hive 中查询和操作 MySQL 数据库中的数据。

使用 MySQL 作为 Hive 数据库的优势包括：

1. 数据存储分离：将数据存储在 MySQL 数据库中，可以单独管理和维护数据，减轻了 Hive 的数据存储负担。
2. 高性能查询：MySQL 作为关系型数据库，具有较高的查询性能和优化能力，可以加速 Hive 查询操作。
3. 已有的工具和生态系统：MySQL 是一个成熟的数据库产品，拥有丰富的工具和生态系统支持，可以方便地对数据进行管理和操作。

Hive 中使用 MySQL 数据库的应用场景包括：

1. 数据迁移：将现有的 MySQL 数据库中的数据迁移到 Hive 中进行分析和查询。
2. 数据聚合：将多个 MySQL 数据库中的数据进行聚合存储在 Hive 中，以便进行更复杂的分析和报表生成。
3. 数据整合：将多个数据源的数据整合到 Hive 中，通过 HiveQL 进行统一的查询和分析。

腾讯云提供的与 Hive 和 MySQL 相关的产品包括：

1. 云数据库 MySQL：提供稳定可靠、高性能的云端 MySQL 数据库服务。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb
2. 数据仓库 TDSQL-C：基于腾讯云自研的 TiDB 分布式数据库，支持 MySQL 协议和生态工具，适用于大规模数据存储和查询。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc

注意：本答案不涉及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google 等品牌商，如需了解更多相关产品和服务，请参考对应厂商的官方文档和产品介绍页面。