Hive是一種基于Hadoop的數據倉庫工具，可以幫助用戶在Hadoop集群上進行數據分析和處理。然而，有時在將MySQL數據庫導入到Hive時，我們可能會遇到一些問題。

hive>CREATE TABLE my_table (
>id INT,
>name STRING,
>age INT
>) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
hive>LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data' INTO TABLE my_table;

以上代碼應該可以將本地路徑下的數據導入到Hive中的my_table表中。然而，如果導入失敗并且你看到如下錯誤：

FAILED: SemanticException Failed to get fields from serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

這是因為Hive默認情況下使用的是LazySimpleSerDe，但是它不能處理MySQL特定的數據類型，例如TIMESTAMP。

要解決這個問題，我們需要通過添加SerDe庫的方式來告訴Hive如何解析數據。下面是一些可以嘗試的方法：

hive>ADD JAR /path/to/mysql-connector-java-5.1.x-bin.jar;
hive>CREATE TABLE my_table (
>id INT,
>name STRING,
>age INT
>) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
>WITH SERDEPROPERTIES (
>"separatorChar" = ",",
>"quoteChar"     = "\"",
>"escapeChar"    = "\\"
>)
>STORED AS TEXTFILE;
hive>LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data' INTO TABLE my_table;

在這個例子中，我們通過添加MySQL連接器來讓Hive可以連接到MySQL數據庫。然后，我們使用OpenCSVSerde來讀取數據，并且將數據存儲為文本文件。這種方法也可以處理其他數據類型，例如DATETIME。

總之，將MySQL數據庫導入到Hive中可能會遇到一些問題，但是我們可以通過添加SerDe庫來解決。同時，我們也可以使用其他工具，例如Sqoop，來實現這個功能。