离线改实时数据从hive 迁移到 hbase 还是 mysql 还是 doris , 还是 不迁移？

根据您的需求，将离线数据改造成实时数据处理场景时，选择合适的数据存储目标很关键。从提供的参考资料来看，直接进行实时同步HBase到MySQL的工具服务目前并不直接支持。而关于数据迁移的方案，有以下几点可以参考：

1. Hive到其他数据库迁移：

   • 如果考虑将Hive中的离线数据迁移到其他系统以支持实时查询，虽然没有直接提及Hive到HBase的实时迁移方案，但可以通过其他方式间接实现。
   • 到MySQL：可以使用DataX工具进行批量数据迁移。这适用于一次性迁移大量数据的场景，但请注意，这不是实时同步解决方案。
   • 到Doris或StarRocks：Doris和StarRocks都是适合处理实时分析查询的数据库。通过Catalog和X2Doris工具可以实现Apache Doris数据的离线迁移至云数据库SelectDB版，SelectDB与StarRocks具有相似性，因此这些方法可能也适用于StarRocks。

2. 是否需要迁移：

   • 迁移决策应基于您的具体业务需求、数据量、实时性要求以及现有技术栈的兼容性。如果当前Hive能满足大部分离线分析需求，但需要增强实时处理能力，考虑在现有架构上引入支持实时查询的系统（如Doris、StarRocks或某些实时计算引擎结合MySQL/HBase）作为补充，而不是完全迁移数据。
   • 若实时性要求极高且数据模型允许，可探索构建实时数据管道，比如使用Kafka+Flink等技术栈实现实时数据摄入，直接写入支持实时查询的数据库如HBase（尽管Flink不直接支持HBase为源表，但可通过自定义connector解决）或Doris/StarRocks。

综上所述，是否迁移及迁移至何处需综合考量。若追求实时性，建议评估引入实时计算框架结合支持实时查询的数据库（如Doris、StarRocks），或利用工具如DataX进行离线数据到MySQL的迁移以提升查询效率，同时考虑是否有必要建立实时数据流处理体系来满足更高级别的实时性需求。