回收原因：Hive 基本操作很简单，放到这另一篇文章里【spark, Hive, Hadoop, yarn】汇总，更复杂的Hive操作建议使用 spark，因此这篇文章没必要了
CLI
命令行界面，是与Hive交互的最常用的方式
1. hive执行脚本
hive -e “sql语句”
会将查询的结果打印在控制台上。
-e SQL from command line
hive -e “sql语句” > xxx
会将查询的结果重定向到xxx文件中，会显示OK和抓取的数据条数
hive -S -e “sql语句” > xxx
会将查询的结果重定向到xxx文件中，不会显示OK和抓取的数据条数
-S Silent mode
hive -f sqlfile.sql
执行文件中的sql（用于sql比较长的时候）
-f SQL from files
一般把查询文件的后缀名设为.q或.hql
hive -i sqlfile
执行文件中的sql（用于sql比较长的时候）， 执行完后就不退出，还可继续执行其他sql。在这种模式下若还要去执行其他文件中的sql， 需要在hive模式中使用 source sqlfile 来配合。
2. hive与linux交互
例如：当我们使用hive -i sqlfile时，已经进入hive模式中，这时候需要去执行其他的sqlfile，但是不知道sqlfile在什么路径下,这样就显得很尴尬了。
在hive模式下使用叹号加命令加分号
! + linux 命令;
3. hive与hdfs交互
由于hive已经是运行在hadoop上所以直接可以使用 dfs + hdfs命令;
4. hive的注释
两个横线开头-- 注释123
5. 显示字段名
hive> set hive.cli.print.header=true;
hive数据类型
- 整型
- TINYINT — 微整型，只占用1个字节，只能存储0-255的整数。
- SMALLINT– 小整型，占用2个字节，存储范围–32768 到 32767。
- INT– 整型，占用4个字节，存储范围-2147483648到2147483647。
- BIGINT– 长整型，占用8个字节，存储范围-2^63到2^63-1。
- 布尔型
- BOOLEAN — TRUE/FALSE
- 浮点型
- FLOAT– 单精度浮点数。
- DOUBLE– 双精度浮点数。
- 字符串型
- STRING– 不设定长度。
- TIMESTAMP
- （最新版本支持）
- 整数或浮点数：距离1970年1月1日的秒数
- 字符串”YYYY-MM-DD hh:mm:ss.fffffffff”
- 不支持时区
类型转换
… cast (s AS INT)…;
修改数据
Hive没有行级别的insert, update, delete 操作，装载数据唯一的途径就是“大量”数据装载操作。
这样写，可以防止扫很多分区
FROM staged_employee se
INSERT OVERWRITE TABLE employees PAERTITION (country='US, state='OR')
SELECT * WHERE se.cnty='US' AND se.st='OR'
INSERT OVERWRITE TABLE employees
PAERTITION (country='US, state='CA')
SELECT * WHERE se.cnty='US' AND se.st='CA'
INSERT OVERWRITE TABLE employees
PAERTITION (country='US, state='IL')
SELECT * WHERE se.cnty='US' AND se.st='IL';
其它小知识点
压缩
Hive 不强制要求数据格式，Hive利用Hadoop的InputFormat API从不同数据源读取数据，例如文本格式、sequence格式，甚至用户自定义格式。
压缩可以增加I/O吞吐量，但会增加CPU开销。不过Hadoop的job通常是I/O密集型，而不是CPU密集型，所以压缩可以提高性能。
函数
show functions;
desc function norm; -- 查询函数的详细用法
参考文献
《Hive编程指南》人民邮电出版社
mySQL从入门到精通
https://wenku.baidu.com/view/f7f6e6dcd1f34693daef3e8b.html
《Hive编程指南》Edward ，O‘REILLY
Hive 脚本执行
http://flyingdutchman.iteye.com/blog/1868600
