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《Hive中文用户手册》介绍
1.HIVE结构
Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
1.1HIVE架构
Hive 的结构可以分为以下几部分：
•用户接口：包括 CLI, Client, WUI
•元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中
•解释器、编译器、优化器、执行器
•Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算
1、用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。
2、Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
3、解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
4、Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）。
1.2Hive 和 Hadoop 关系
Hive 构建在 Hadoop 之上，
•HQL 中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由 Hive 完成的
•所有的数据都是存储在 Hadoop 中
•查询计划被转化为 MapReduce 任务，在 Hadoop 中执行（有些查询没有 MR 任务，如：select * from table）
•Hadoop和Hive都是用UTF-8编码的
1.3Hive 和普通关系数据库的异同
Hive RDBMS
查询语言 HQL SQL
数据存储 HDFS Raw Device or Local FS
索引 无 有
执行 MapReduce Excutor
执行延迟 高 低
处理数据规模 大 小
1.查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
2.数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
3.数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、” t”、” x001″）、行分隔符（” n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
4.数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ... SET 修改数据。
5.索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
6.执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的（类似 select * from tbl 的查询不需要 MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎。
7.执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
8.可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
9.数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。
1.4HIVE元数据库
Hive 将元数据存储在 RDBMS 中,一般常用的有MYSQL和DERBY。
1.4.1DERBY
启动HIVE的元数据库
进入到hive的安装目录
Eg:
1、启动derby数据库
/home/admin/caona/hive/build/dist/
运行startNetworkServer -h 0.0.0.0
2、连接Derby数据库进行测试
查看/home/admin/caona/hive/build/dist/conf/hive-default.xml。
找到 property>
name>javax.jdo.option.ConnectionURL /name>
value>jdbc:derby://hadoop1:1527/metastore_db;create=true /value>
description>JDBC connect string for a JDBC metastore /description>
/property>
进入derby安装目录
/home/admin/caona/hive/build/dist/db-derby-10.4.1.3-bin/bin
输入./ij
Connect 'jdbc:derby://hadoop1:1527/metastore_db;create=true';
3、元数据库数据字典
表名说明关联键
BUCKETING_COLS
COLUMNS Hive表字段信息(字段注释，字段名，字段类型，字段序号)SD_ID
DBS 元数据库信息，存放HDFS路径信息DB_ID
PARTITION_KEYS Hive分区表分区键PART_ID
SDS 所有hive表、表分区所对应的hdfs数据目录和数据格式。SD_ID,SERDE_ID
SD_PARAMS 序列化反序列化信息，如行分隔符、列分隔符、NULL的表示字符等SERDE_ID
SEQUENCE_TABLE SEQUENCE_TABLE表保存了hive对象的下一个可用ID，如’org.apache.hadoop.hive.metastore.model.MTable’, 21，则下一个新创建的hive表其TBL_ID就是21，同时SEQUENCE_TABLE表中271786被更新为26(这里每次都是+5?)。同样，COLUMN，PARTITION等都有相应的记录
SERDES
SERDE_PARAMS
SORT_COLS
TABLE_PARAMS 表级属性，如是否外部表，表注释等TBL_ID
TBLS 所有hive表的基本信息TBL_ID,SD_ID
从上面几张表的内容来看，hive整个创建表的过程已经比较清楚了
1.解析用户提交hive语句，对其进行解析，分解为表、字段、分区等hive对象
2.根据解析到的信息构建对应的表、字段、分区等对象，从SEQUENCE_TABLE中获取构建对象的最新ID，与构建对象信息(名称，类型等)一同通过DAO方法写入到元数据表中去，成功后将SEQUENCE_TABLE中对应的最新ID+5。
实际上我们常见的RDBMS都是通过这种方法进行组织的，典型的如postgresql，其系统表中和hive元数据一样裸露了这些id信息(oid,cid等),而Oracle等商业化的系统则隐藏了这些具体的ID。通过这些元数据我们可以很容易的读到数据诸如创建一个表的数据字典信息，比如导出建表语名等。
导出建表语句的shell脚本见附一 待完成
1.4.2Mysql
将存放元数据的Derby数据库迁移到Mysql数据库
步骤：
1.5HIVE的数据存储
首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。
1.Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 xiaojun，它在 HDFS 中的路径为：/ warehouse /xiaojun，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。
2.Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：xiaojun 表中包含 dt 和 city 两个 Partition，则对应于 dt = 20100801, ctry = US 的 HDFS 子目录为：/ warehouse /xiaojun/dt=20100801/ctry=US；对应于 dt = 20100801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/ warehouse /xiaojun/dt=20100801/ctry=CA
3.Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00020
4.External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。
•Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
•External Table 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时，仅删除
1.6其它HIVE操作
1、启动HIVE的WEB的界面
sh $HIVE_HOME/bin/hive --service hwi
2、查看HDFS上的文件数据
hadoop fs -text /user/admin/daiqf/createspu_fp/input/cateinfo |head
2.HIVE 基本操作
2.1create table
2.1.1总述
CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常。
EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive 通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。
如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCE 。
有分区的表可以在创建的时候使用 PARTITIONED BY 语句。一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下。而且，表和分区都可以对某个列进行 CLUSTERED BY 操作，将若干个列放入一个桶（bucket）中。也可以利用SORT BY 对数据进行排序。这样可以为特定应用提高性能。
表名和列名不区分大小写，SerDe 和属性名区分大小写。表和列的注释是字符串。
2.1.2语法
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[
[ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format]
| STORED BY 'storage.handler.class.name' [ WITH SERDEPROPERTIES (...) ] (Note: only available starting with 0.6.0)
]
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] (Note: only available starting with 0.6.0)
[AS select_statement] (Note: this feature is only available starting with 0.5.0.)
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
LIKE existing_table_name
[LOCATION hdfs_path]
data_type
: primitive_type
| array_type
| map_type
| struct_type
primitive_type
: TINYINT
| SMALLINT
| INT
| BIGINT
| BOOLEAN
| FLOAT
| DOUBLE
| STRING
array_type
: ARRAY data_type >
map_type
: MAP primitive_type, data_type >
struct_type
: STRUCT col_name : data_type [COMMENT col_comment], ...>
row_format
: DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
[MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
| SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
file_format:
: SEQUENCEFILE
| TEXTFILE
| RCFILE (Note: only available starting with 0.6.0)
| INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname
目前在hive中常用的数据类型有:
BIGINT – 主要用于状态,类别,数量的字段, 如status/option/type/quantity
DOUBLE – 主要用于金额的字段, 如fee/price/bid
STRING – 除上述之外的字段基本都使用String, 尤其是id和日期时间这样的字段
2.1.3基本例子
1、如果一个表已经存在，可以使用if not exists
2、 create table xiaojun(id int,cont string) row format delimited fields terminated by ' 005' stored as textfile;
terminated by：关于来源的文本数据的字段间隔符
如果要将自定义间隔符的文件读入一个表，需要通过创建表的语句来指明输入文件间隔符，然后load data到这个表。
4、Alibaba数据库常用间隔符的读取
我们的常用间隔符一般是Ascii码5，Ascii码7等。在hive中Ascii码5用’ 005’表示， Ascii码7用’ 007’表示，依此类推。
5、装载数据
查看一下：Hadoop fs -ls
LOAD DATA INPATH '/user/admin/xiaojun/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE xiaojun;
6、如果使用external建表和普通建表区别
A、指定一个位置，而不使用默认的位置。如：
create EXTERNAL table xiaojun(id int,cont string) row format delimited fields terminated by ' 005' stored as textfile location '/user/admin/xiaojun/';
--------------check结果
ij> select LOCATION from tbls a,sds b where a.sd_id=b.sd_id and tbl_name='xiaojun';
-----
LOCATION
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
hdfs://hadoop1:7000/user/admin/xiaojun
ij> select LOCATION from tbls a,sds b where a.sd_id=b.sd_id and tbl_name='c';
----
LOCATION
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
hdfs://hadoop1:7000/user/hive/warehouse/c
B、对于使用create table external建表完成后，再drop掉表，表中的数据还在文件系统中。
如：
hive> create EXTERNAL table xiaojun(id int,cont string) row format delimited fields terminated by ' 005' stored as textfile;
----
OK
hive> LOAD DATA INPATH '/user/admin/xiaojun' OVERWRITE INTO TABLE xiaojun;
--------------------------------------------------
Loading data to table xiaojun
OK
hive> drop table xiaojun;
----
OK
[admin@hadoop1 bin]$ ./hadoop fs -ls hdfs://hadoop1:7000/user/hive/warehouse/xiaojun
Found 1 items
使用普通的建表DROP后则找不到
2.1.4创建分区
HIVE的分区通过在创建表时启用partition by实现，用来partition的维度并不是实际数据的某一列，具体分区的标志是由插入内容时给定的。当要查询某一分区的内容时可以采用where语句，形似where tablename.partition_key > a来实现。
创建含分区的表。
命令原型：
CREATE 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)
CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO 32 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ' 001'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ' 002'
MAP KEYS TERMINATED BY ' 003'
STORED AS SEQUENCEFILE;
Eg:
建表：
CREATE TABLE c02_clickstat_fatdt1
(yyyymmdd string,
id INT,
ip string,
country string,
cookie_id string,
page_id string ,
clickstat_url_id int,
query_string string,
refer string
)PARTITIONED BY(dt STRING)
row format delimited fields terminated by ' 005' stored as textfile;
装载数据：
LOAD DATA INPATH '/user/admin/SqlldrDat/CnClickstat/20101101/19/clickstat_gp_fatdt0/0' OVERWRITE INTO TABLE c02_clickstat_fatdt1
PARTITION(dt='20101101');
访问某一个分区
SELECT count(*)
FROM c02_clickstat_fatdt1 a
WHERE a.dt >= '20101101' AND a.dt '20101102';
2.1.5其它例子
1、指定LOCATION位置
CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT,
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT 'IP Address of the User',
country STRING COMMENT 'country of origination')
COMMENT 'This is the staging page view table'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' 054'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION ' hdfs_location>';
2、复制一个空表
CREATE TABLE empty_key_value_store
LIKE key_value_store;
2.2Alter Table
2.2.1Add Partitions
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...
partition_spec:
: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)
Eg:
ALTER TABLE c02_clickstat_fatdt1 ADD
PARTITION (dt='20101202') location '/user/hive/warehouse/c02_clickstat_fatdt1/part20101202'
PARTITION (dt='20101203') location '/user/hive/warehouse/c02_clickstat_fatdt1/part20101203';
2.2.2Drop Partitions
ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...
ALTER TABLE c02_clickstat_fatdt1 DROP PARTITION (dt='20101202');
2.2.3Rename Table
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
这个命令可以让用户为表更名。数据所在的位置和分区名并不改变。换而言之，老的表名并未“释放”，对老表的更改会改变新表的数据。
2.2.4Change Column
ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
这个命令可以允许改变列名、数据类型、注释、列位置或者它们的任意组合
Eg:
2.2.5Add/Replace Columns
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前);REPLACE则是表示替换表中所有字段。
Eg:
hive> desc xi;
OK
id int
cont string
dw_ins_date string
Time taken: 0.061 seconds
hive> create table xibak like xi;
OK
Time taken: 0.157 seconds
hive> alter table xibak replace columns (ins_date string);
OK
Time taken: 0.109 seconds
hive> desc xibak;
OK
ins_date string
2.3Create View
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [ (column_name [COMMENT column_comment], ...) ]
[COMMENT view_comment]
[TBLPROPERTIES (property_name = property_value, ...)]
AS SELECT ...
2.4Show
查看表名
SHOW TABLES;
查看表名，部分匹配
SHOW TABLES 'page.*';
SHOW TABLES '.*view';
查看某表的所有Partition，如果没有就报错：
SHOW PARTITIONS page_view;
查看某表结构：
DESCRIBE invites;
查看分区内容
SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';
查看有限行内容，同Greenplum，用limit关键词
SELECT a.foo FROM invites a limit 3;
查看表分区定义
DESCRIBE EXTENDED page_view PARTITION (ds='2008-08-08');
2.5Load
HIVE装载数据没有做任何转换加载到表中的数据只是进入相应的配置单元表的位置移动数据文件。纯加载操作复制/移动操作。
3.1 语法
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
Load 操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到 Hive 表对应的位置。
•filepath 可以是：
o相对路径，例如：project/data1
o绝对路径，例如： /user/hive/project/data1
o包含模式的完整 URI，例如：hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1
•加载的目标可以是一个表或者分区。如果表包含分区，必须指定每一个分区的分区名。
•filepath 可以引用一个文件（这种情况下，Hive 会将文件移动到表所对应的目录中）或者是一个目录（在这种情况下，Hive 会将目录中的所有文件移动至表所对应的目录中）。
•如果指定了 LOCAL，那么：
oload 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。用户也可以为本地文件指定一个完整的 URI，比如：file:///user/hive/project/data1.
oload 命令会将 filepath 中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。
•如果没有指定 LOCAL 关键字，如果 filepath 指向的是一个完整的 URI，hive 会直接使用这个 URI。 否则：
o如果没有指定 schema 或者 authority，Hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority，fs.default.name 指定了 Namenode 的 URI。
o如果路径不是绝对的，Hive 相对于 /user/ 进行解释。
oHive 会将 filepath 中指定的文件内容移动到 table （或者 partition）所指定的路径中。
•如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容（如果有）会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。
•如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。
从本地导入数据到表格并追加原表
LOAD DATA LOCAL INPATH `/tmp/pv_2008-06-08_us.txt` INTO TABLE c02 PARTITION(date='2008-06-08', country='US')
从本地导入数据到表格并追加记录
LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' INTO TABLE pokes;
从hdfs导入数据到表格并覆盖原表
LOAD DATA INPATH '/user/admin/SqlldrDat/CnClickstat/20101101/18/clickstat_gp_fatdt0/0' INTO table c02_clickstat_fatdt1 OVERWRITE PARTITION (dt='20101201');
关于来源的文本数据的字段间隔符
如果要将自定义间隔符的文件读入一个表，需要通过创建表的语句来指明输入文件间隔符，然后load data到这个表就ok了。
2.6Insert
2.6.1Inserting data into Hive Tables from queries
Standard syntax:
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement
Hive extension (multiple inserts):
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1
[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...
Hive extension (dynamic partition inserts):
INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement
Insert时，from子句既可以放在select子句后，也可以放在insert子句前，下面两句是等价的
hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;
hive没有直接插入一条数据的sql，不过可以通过其他方法实现：
假设有一张表B至少有一条数据，我们想向表A（int，string）中插入一条数据，可以用下面的方法实现：
from B
insert table A select 1，‘abc’ limit 1；
我觉得hive好像不能够插入一个记录，因为每次你写insert语句的时候都是要将整个表的值overwrite。我想这个应该是与hive的storage layer是有关系的，因为它的存储层是HDFS，插入一个数据要全表扫描，还不如用整个表的替换来的快些。
Hive不支持一条一条的用insert语句进行插入操作，也不支持update的操作。数据是以load的方式，加载到建立好的表中。数据一旦导入，则不可修改。要么drop掉整个表，要么建立新的表，导入新的数据。
2.6.2Writing data into filesystem from queries
Standard syntax:
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...
Hive extension (multiple inserts):
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1
[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] ...
导出文件到本地
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;
导出文件到HDFS
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/user/admin/SqlldrDat/CnClickstat/20101101/19/clickstat_gp_fatdt0/0' SELECT a.* FROM c02_clickstat_fatdt1 a WHERE dt=’20101201’;
一个源可以同时插入到多个目标表或目标文件，多目标insert可以用一句话来完成
FROM src
INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key 100
INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key 200
INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key 300
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;
Eg:
from xi
insert overwrite table test2 select '1,2,3' limit 1
insert overwrite table d select '4,5,6' limit 1;
2.7Cli
2.7.1Hive Command line Options
$HIVE_HOME/bin/hive是一个shell工具，它可以用来运行于交互或批处理方式配置单元查询。
语法：
Usage: hive [-hiveconf x=y]* [ -i filename>]* [ -f filename>| -e query-string>] [-S]
-i filename> Initialization Sql from file (executed automatically and silently before any other commands)
-e 'quoted query string' Sql from command line
-f filename> Sql from file
-S Silent mode in interactive shell where only data is emitted
-hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.
-e and -f cannot be specified together. In the absence of these options, interactive shell is started.
However, -i can be used with any other options. Multiple instances of -i can be used to execute multiple init scripts.
To see this usage help, run hive -h
运行一个查询：
$HIVE_HOME/bin/ hive -e 'select count(*) from c02_clickstat_fatdt1'
Example of setting hive configuration variables
$HIVE_HOME/bin/hive -e 'select a.col from tab1 a' -hiveconf hive.exec.scratchdir=/home/my/hive_scratch -hiveconf mapred.reduce.tasks=32
将查询结果导出到一个文件
HIVE_HOME/bin/hive -S -e ' select count(*) from c02_clickstat_fatdt1' > a.txt
运行一个脚本
HIVE_HOME/bin/hive -f /home/my/hive-script.sql
Example of running an initialization script before entering interactive mode
HIVE_HOME/bin/hive -i /home/my/hive-init.sql
2.7.2Hive interactive Shell Command
Command Description
quit使用 quit or exit 退出
set key>= value>使用这个方式来设置特定的配置变量的值。有一点需要注意的是，如果你拼错了变量名，CLI将不会显示错误。
set这将打印的配置变量，如果没有指定变量则由显示HIVE和用户变量。如set I 则显示i的值,set则显示hive内部变量值
set -vThis will give all possible hadoop/hive configuration variables.
add FILE value> value>*Adds a file to the list of resources.
list FILElist all the resources already added
list FILE value>*Check given resources are already added or not.
! cmd>execute a shell command from hive shell
dfs dfs command>execute dfs command command from hive shell
query string> executes hive query and prints results to stdout
Eg:
hive> set i=32;
hive> set i;
hive> select a.* from xiaojun a;
hive> !ls;
hive> dfs -ls;
还可以这样用
hive> set $i='121.61.99.14.128160791368.5';
hive> select count(*) from c02_clickstat_fatdt1 where cookie_id=$i;
11
2.7.3Hive Resources
Hive can manage the addition of resources to a session where those resources need to be made available at query execution time. Any locally accessible file can be added to the session. Once a file is added to a session, hive query can refer to this file by its name (in map/reduce/transform clauses) and this file is available locally at execution time on the entire hadoop cluster. Hive uses Hadoop's Distributed Cache to distribute the added files to all the machines in the cluster at query execution time.
Usage:
• ADD { FILE[S] | JAR[S] | ARCHIVE[S] } filepath1> [ filepath2>]*
• LIST { FILE[S] | JAR[S] | ARCHIVE[S] } [ filepath1> filepath2> ..]
• DELETE { FILE[S] | JAR[S] | ARCHIVE[S] } [ filepath1> filepath2> ..]
•FILE resources are just added to the distributed cache. Typically, this might be something like a transform script to be executed.
•JAR resources are also added to the Java classpath. This is required in order to reference objects they contain such as UDF's.
•ARCHIVE resources are automatically unarchived as part of distributing them.
Example:
• hive> add FILE /tmp/tt.py;
• hive> list FILES;
• /tmp/tt.py
• hive> from networks a MAP a.networkid USING 'python tt.py' as nn where a.ds = '2009-01-04' limit 10;
It is not neccessary to add files to the session if the files used in a transform script are already available on all machines in the hadoop cluster using the same path name. For example:
•... MAP a.networkid USING 'wc -l' ...: here wc is an executable available on all machines
•... MAP a.networkid USING '/home/nfsserv1/hadoopscripts/tt.py' ...: here tt.py may be accessible via a nfs mount point that's configured identically on all the cluster nodes
2.7.4调用python、shell等语言
如下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理
CREATE TABLE u_data_new (
userid INT,
movieid INT,
rating INT,
weekday INT)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ' t';
add FILE weekday_mapper.py;
INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new
SELECT
TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)
USING 'python weekday_mapper.py'
AS (userid, movieid, rating, weekday)
FROM u_data;
，其中weekday_mapper.py内容如下
import sys
import datetime
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
userid, movieid, rating, unixtime = line.split(' t')
weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
print ' t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])
如下面的例子则是使用了shell的cat命令来处理数据
FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';
2.8DROP
删除一个内部表的同时会同时删除表的元数据和数据。删除一个外部表，只删除元数据而保留数据。
2.9其它
2.9.1Limit
Limit 可以限制查询的记录数。查询的结果是随机选择的。下面的查询语句从 t1 表中随机查询5条记录：
SELECT * FROM t1 LIMIT 5
2.9.2Top k
下面的查询语句查询销售记录最大的 5 个销售代表。
SET mapred.reduce.tasks = 1
SELECT * FROM sales SORT BY amount DESC LIMIT 5
2.9.3REGEX Column Specification
SELECT 语句可以使用正则表达式做列选择，下面的语句查询除了 ds 和 hr 之外的所有列：
SELECT `(ds|hr)?+.+` FROM sales
3.Hive Select
语法：
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
]
[LIMIT number]
3.1Group By
基本语法：
groupByClause: GROUP BY groupByExpression (, groupByExpression)*
groupByExpression: expression
groupByQuery: SELECT expression (, expression)* FROM src groupByClause?
高级特性：
聚合可进一步分为多个表，甚至发送到Hadoop的DFS的文件（可以进行操作，然后使用HDFS的utilitites）。例如我们可以根据性别划分，需要找到独特的页面浏览量按年龄划分。如下面的例子：
FROM pv_users
INSERT OVERWRITE TABLE pv_gender_sum
SELECT pv_users.gender, count(DISTINCT pv_users.userid)
GROUP BY pv_users.gender
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/user/facebook/tmp/pv_age_sum'
SELECT pv_users.age, count(DISTINCT pv_users.userid)
GROUP BY pv_users.age;
hive.map.aggr可以控制怎么进行汇总。默认为为true，配置单元会做的第一级聚合直接在MAP上的任务。这通常提供更好的效率，但可能需要更多的内存来运行成功。
set hive.map.aggr=true;
SELECT COUNT(*) FROM table2;
PS:在要特定的场合使用可能会加效率。不过我试了一下，比直接使用False慢很多。
3.2Order /Sort By
Order by 语法：
colOrder: ( ASC | DESC )
orderBy: ORDER BY colName colOrder? (',' colName colOrder?)*
query: SELECT expression (',' expression)* FROM src orderBy
Sort By 语法：
Sort顺序将根据列类型而定。如果数字类型的列，则排序顺序也以数字顺序。如果字符串类型的列，则排序顺序将字典顺序。
colOrder: ( ASC | DESC )
sortBy: SORT BY colName colOrder? (',' colName colOrder?)*
query: SELECT expression (',' expression)* FROM src sortBy
4.Hive Join
语法
join_table:
table_reference JOIN table_factor [join_condition]
| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
| table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition
table_reference:
table_factor
| join_table
table_factor:
tbl_name [alias]
| table_subquery alias
| ( table_references )
join_condition:
ON equality_expression ( AND equality_expression )*
equality_expression:
expression = expression
Hive 只支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive 不支持所有非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。
写 join 查询时，需要注意几个关键点：
1、只支持等值join
例如：
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)
SELECT a.* FROM a JOIN b
ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)
是正确的，然而:
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id b.id)
是错误的。
1.可以 join 多于 2 个表。
例如
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b
ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，例如：
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b
ON (a.key = b.key1) JOIN c
ON (c.key = b.key1)
被转化为单个 map/reduce 任务，因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)
JOIN c ON (c.key = b.key2)
而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。
3．join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑：
reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有：
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。
4．LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况。
例如：
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER
JOIN b ON (a.key=b.key)
对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出 a.val, NULL。“FROM a LEFT OUTER JOIN b”这句一定要写在同一行——意思是 a 表在 b 表的左边，所以 a 表中的所有记录都被保留了；“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。OUTER JOIN 语义应该是遵循标准 SQL spec的。
Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：
SELECT a.val, b.val FROM a
LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)
WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'
会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b
ON (a.key=b.key AND
b.ds='2009-07-07' AND
a.ds='2009-07-07')
这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。
Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join，都是左连接的。
SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val
FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key)
LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)
先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果 c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val。
5．LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，所以你可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行。
SELECT a.key, a.value
FROM a
WHERE a.key in
(SELECT b.key
FROM B);
可以被重写为：
SELECT a.key, a.val
FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)
5.HIVE参数设置
开发Hive应用时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么设定的参数没有起作用？
这通常是错误的设定方式导致的。
对于一般参数，有以下三种设定方式：
•配置文件
•命令行参数
•参数声明
配置文件：Hive的配置文件包括
•用户自定义配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml
•默认配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml
用户自定义配置会覆盖默认配置。另外，Hive也会读入Hadoop的配置，因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的，Hadoop的配置文件包括
•$HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml
•$HADOOP_CONF_DIR/hive-default.xml
Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。
配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。
命令行参数：启动Hive（客户端或Server方式）时，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数，例如：
bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console
这一设定对本次启动的Session（对于Server方式启动，则是所有请求的Sessions）有效。
参数声明：可以在HQL中使用SET关键字设定参数，例如：
set mapred.reduce.tasks=100;
这一设定的作用域也是Session级的。
上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数，命令行参数覆盖配置文件设定。注意某些系统级的参数，例如log4j相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在Session建立以前已经完成了。
另外，SerDe参数必须写在DDL（建表）语句中。例如：
create table if not exists t_dummy(
dummystring
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'field.delim'=' t',
'escape.delim'=' ',
'serialization.null.format'=' '
) STORED AS TEXTFILE;
类似serialization.null.format这样的参数，必须和某个表或分区关联。在DDL外部声明将不起作用。
6.HIVE UDF
6.1基本函数
SHOW FUNCTIONS;
DESCRIBE FUNCTION function_name>;
6.1.1关系操作符
Operator Operand types Description
A = B All primitive types TRUE if expression A is equal to expression B otherwise FALSE
A == B None! Fails because of invalid syntax. SQL uses =, not ==
A > B All primitive types NULL if A or B is NULL, TRUE if expression A is NOT equal to expression B otherwise FALSE
A B All primitive types NULL if A or B is NULL, TRUE if expression A is less than expression B otherwise FALSE
A = B All primitive types NULL if A or B is NULL, TRUE if expression A is less than or equal to expression B otherwise FALSE
A > B All primitive types NULL if A or B is NULL, TRUE if expression A is greater than expression B otherwise FALSE
A >= B All primitive types NULL if A or B is NULL, TRUE if expression A is greater than or equal to expression B otherwise FALSE
A IS NULL all types TRUE if expression A evaluates to NULL otherwise FALSE
A IS NOT NULL All types TRUE if expression A evaluates to NULL otherwise FALSE
A LIKE B strings NULL if A or B is NULL, TRUE if string A matches the SQL simple regular expression B, otherwise FALSE. The comparison is done character by character. The _ character in B matches any character in A(similar to . in posix regular expressions) while the % character in B matches an arbitrary number of characters in A(similar to .* in posix regular expressions) e.g. 'foobar' like 'foo' evaluates to FALSE where as 'foobar' like 'foo_ _ _' evaluates to TRUE and so does 'foobar' like 'foo%'
A RLIKE B strings NULL if A or B is NULL, TRUE if string A matches the Java regular expression B(See Java regular expressions syntax), otherwise FALSE e.g. 'foobar' rlike 'foo' evaluates to FALSE where as 'foobar' rlike '^f.*r$' evaluates to TRUE
A REGEXP B strings Same as RLIKE
6.1.2代数操作符
返回数字类型，如果任意一个操作符为NULL，则结果为NULL
Operator Operand types Description
A + B All number types Gives the result of adding A and B. The type of the result is the same as the common parent(in the type hierarchy) of the types of the operands. e.g. since every integer is a float, therefore float is a containing type of integer so the + operator on a float and an int will result in a float.
A - B All number types Gives the result of subtracting B from A. The type of the result is the same as the common parent(in the type hierarchy) of the types of the operands.
A * B All number types Gives the result of multiplying A and B. The type of the result is the same as the common parent(in the type hierarchy)
《Hive中文用户手册》目录
1.HIVE结构6
1.1HIVE架构6
1.2Hive 和 Hadoop 关系7
1.3Hive 和普通关系数据库的异同8
1.4HIVE元数据库9
1.4.1DERBY9
1.4.2Mysql10
1.5HIVE的数据存储11
1.6其它HIVE操作11
2.HIVE 基本操作12
2.1create table12
2.1.1总述12
2.1.2语法12
2.1.3基本例子14
2.1.4创建分区15
2.1.5其它例子16
2.2Alter Table17
2.2.1Add Partitions17
2.2.2Drop Partitions17
2.2.3Rename Table17
2.2.4Change Column18
2.2.5Add/Replace Columns18
2.3Create View18
2.4Show19
2.5Load19
2.6Insert21
2.6.1Inserting data into Hive Tables from queries21
2.6.2Writing data into filesystem from queries21
2.7Cli22
2.7.1Hive Command line Options22
2.7.2Hive interactive Shell Command24
2.7.3Hive Resources24
2.7.4调用python、shell等语言25
2.8DROP26
2.9其它27
2.9.1Limit27
2.9.2Top k27
2.9.3REGEX Column Specification27
3.Hive Select27
3.1Group By28
3.2Order /Sort By28
4.Hive Join29
5.HIVE参数设置31
6.HIVE UDF33
6.1基本函数33
6.1.1关系操作符33
6.1.2代数操作符34
6.1.3逻辑操作符35
6.1.4复杂类型操作符35
6.1.5内建函数36
6.1.6数学函数36
6.1.7集合函数36
6.1.8类型转换36
6.1.9日期函数36
6.1.10条件函数37
6.1.11字符串函数37
6.2UDTF39
6.2.1Explode39
7.HIVE 的MAP/REDUCE41
7.1JOIN41
7.2GROUP BY42
7.3DISTINCT42
8.使用HIVE注意点43
8.1字符集43
8.2压缩43
8.3count(distinct)43
8.4JOIN43
8.5DML操作44
8.6HAVING44
8.7子查询44
8.8Join中处理null值的语义区别44
9.优化与技巧47
9.1全排序47
9.1.1例148
9.1.2例251
9.2怎样做笛卡尔积54
9.3怎样写exist/in子句54
9.4怎样决定reducer个数55
9.5合并MapReduce操作55
9.6Bucket 与 sampling56
9.7Partition57
9.8JOIN58
9.8.1JOIN原则58
9.8.2Map Join58
9.8.3大表Join的数据偏斜60
9.9合并小文件62
9.10Group By62
10.HIVE FAQ：62