我们知道，Hive在方便的用SQL方式管理Hadoop的数据的时候，使用了MetaStore来保存所有表的信息，例如表名，字段名，类型，分隔符，序列化的方式等等。当我们使用OSS作为我们的数据存储的时候，我们会创建很多的外表，例如
CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the page view table' PARTITIONED BY(dt STRING, country STRING) LOCATION 'OSS://bucket/path/dt/country'当我们在处理这样的数据的时候，这些表是可以通用的，也就是说我可以更换集群，但是这些表都是一样的，不需要变更。
然而如果我们使用集群内部的数据库来保存这些元信息，那么如果我们新建了集群，就无法共享到这些数据，需要在另一个集群上重新执行一遍创建数据表的Hive语句，或者把所有的表信息都同步到新集群上，这里我们会介绍几个方法来完成这个任务。
一般Hive都会使用Mysql来作为它的默认元数据库，我们可以通过Mysql的dump功能将整个Hive的库dump出来，并同步到另一个Mysql数据库中。
登录到需要元数据库所有的节点，执行如下命令： mysqldump --databases <databaseName> --single-transaction > hive_databases.sql –p这里的是指Hive的元数据库的名字，默认情况下是hivemeta在执行以后需要您输入root账号的密码，如果您不是以root账号操作，请加上-u指定操作的Mysql账号。如下：
mysqldump --databases <databaseName> --single-transaction > hive_databases.sql -u <user> –p成功运行以后，会在当前目录下得到一个hive_databases.sql的文件。
将这个文件复制到您需要同步的目标Hive元数据库节点上将所有的表信息同步到目标数据库中，执行如下命令： mysql <databaseName> < hive_databases.sql这里的是指Hive的元数据库的名字，默认情况下是hivemeta
这个是一个不错的方式，很方便。理论上其他类型的数据，只要有自己的导入导出的支持，也可以这样做。
Hive从0.8.0开始支持Import和Export命令，可以将需要同步的表以及它的数据一同导出，然后导入到目标位置。参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ImportExport
导出表信息 export table <tablename> to '<path>';是需要导出的表的名字 是要导出的位置，默认使用hdfs的路径
复制所有的信息到目标集群将path下的数据复制到目标集群中，可以通过oss来做中转。导入表信息将数据存放到目标集群的hdfs目录中，然后执行 import from '<path>';是数据存放的位置，默认使用hdfs的路径
使用这个方式，不是很方便，首先需要一张一张表的来操作导出，不能直接批量。然后它在export的时候会默认把数据也导出，这个会徒增我们的操作量，不推荐。
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