先说说思路：一 是直接从mysql输出至hive中，另外一个是先将数据搞到hdfs中，再load一下，当然这只是textfile存储格式而言，若是ORC等其他列式存储的话建议先搞一个textfile格式的中间表，再insert into table select 插进去
下面分别介绍下两种方式
第一种：
1.连接hive对外服务的组件hiveserver2
点击测试，OK之后会显示测试成功
测试直接将mysql中的stdcode表导入一下
抽取数据，插入的目标库中有没有对应为表的话点击下方的SQL，会默认执行DDL语句，create一下表，接下来NEXT
第二种方式：
1.创建hive 的数据库连接
就是上面的步骤
2：新建hadoop cluster连接
配置kettle hadoop cluster的配置文件
从服务器hadoop etc的配置文件中下载如下4个配置文件，覆盖kettle的plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\hdp25中的4个同名文件。
新建hadoop cluster 连接
填写相应的配置，配置的hostname 和端口号根据上面4个配置文件填写，如下图
点击测试连接，如下图（注意：低版本的Kettle有的没有下面的）：
有一部分是报些错误，不过不影响，只要Hadoop File System Connection 没报错就行。
3.转换整体流程
整个转换的流程如下：
通过表输入的方式，从mysql数据库读取表数据，然后通过Hadoop File Output将mysql数据库的数据以数据文件的方式，输出到hadoop的hdfs，然后执行SQL脚本，将数据文件加载到hive的表中
说明下： 有的高版本的可以直接用hadoop cope file 这个组件来同步数据
4.Hadoop File Output组件
hadoop file output 组件配置如下：
在内容里面注意标红的几个配置，头部是否显示列名，勾选完后表示不显示列名。
5.执行sql 脚本组件
使用步骤1创建的hive连接，连接hive，然后通过如下脚本，将数据从hdfs里面导入到hive。