MySQL和Hive是兩個常見的數據存儲和處理平臺。盡管MySQL和Hive都是基于關系型數據的數據庫，但這兩個平臺具有不同的功能和用途。下面將探討關于將數據從MySQL導入到Hive的方法。

首先，我們需要將MySQL數據表中的數據導出到Hive支持的文件格式，如CSV或TSV格式。我們可以使用以下MySQL命令導出數據：

SELECT *
INTO OUTFILE '/tmp/mydata.csv'
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
FROM my_table;

此命令將從MySQL表中選擇所有行，并將結果輸出到/tmp/mydata.csv文件中，使用逗號分隔字段，將字段用引號括起來，并在每行末尾附加一個換行符。請注意，該文件將放置在MySQL服務器的文件系統上。

接下來，我們需要將CSV文件上傳到Hadoop分布式文件系統(HDFS)，以便Hive可以訪問該文件。我們可以使用以下命令將文件上傳到HDFS：

hadoop fs -put /tmp/mydata.csv /user/hive/warehouse/my_table

此命令將/tmp/mydata.csv文件復制到/user/hive/warehouse/my_table目錄中。請注意，/user/hive/warehouse目錄應該是Hive中默認的數據存儲位置。

在完成數據傳輸后，我們需要在Hive中創建一個表，該表與MySQL表的結構相同，并將數據從CSV文件中加載到該表中。我們可以使用以下Hive查詢操作：

CREATE TABLE my_table(id INT, name STRING, age INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/my_table/mydata.csv' OVERWRITE INTO TABLE my_table;

此命令將創建一個名為my_table的新表，該表具有與MySQL表相同的列，以逗號分隔。我們還會將Hive表的行格式設置為"DELIMITED"，以便Hive可以確定每個字段之間的分隔符。接下來，我們使用"LOAD DATA INPATH"命令將CSV文件的數據加載到my_table中。

現在，我們已經成功地將MySQL數據導入到了Hive中。我們可以使用Hive查詢語句對新表執行各種數據操作，例如過濾、聚合和連接操作。