创建表：

drop table t

create table if not exists t (t string) partitioned by (log_date string) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n'

 

create table t1 like t

 

create table t2 as select * from t  //如果加多余的字段或者加group by等关键字会报错

 

装载数据：

load data local inpath '/opt/aimcpro/libc/first.txt' into table test_libc_20140711_1; 

insert overwrite into table tt partition(ds='{$begin}')

动态分区插入:

insert overwrite t

partition (contry)

select ... ,se.cty

from emp se

 

 

一次性从表中导入多个分区：

from table t

insert overwrite table em (p=a)

select * from t where p=a

insert overwrite table em (p=b)

select * from t where p=b

 

 

导出数据:

insert overwrite local dirctory '/tmp'

select * from t

 

或者：hadoop fs -cp sr des

 

表生成函数:结合正则表达式可以对文本词统计

 

浮点数自动转化问题

 

显示类型转换：

 cast(salary as float)

 

mysql导出远程数据：

mysql -h 10.199.82.31 -P 3304 -umns -pmns mns -e" select UID,NOTICETYPE from SUBSCRIBEINFO where NOTICETYPE=403 or NOTICETYPE=4 or NOTICETYPE=304;" > user_notify.lst

 

正则表达式抽取：

regexp_extract(col2,'(\\d*)(:)0',0)

匹配值为：12345678901:0

 

 

在hive中执行dfs命令：只需将hadoop关键字去掉即可

 

 

实现随机抽样：

     对数据做标记后再对标记随机排序

select user_device from 

     (select user_device from 

          (select user_device,"1" flag from test_libc_t) t distribute by t.flag sort by t.flag,rand()) tt limit 100

 

 

 

调整日志输出级别，sql出错时可以得到详细错误信息：

     hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 只针对当前回话修改

 

 

桶为表分区的更细粒度划分，创建带桶的表：

     create table bucketed_user(id int,name string) clustered by (id) sorted by(name) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; 

在这里，我们使用用户ID来确定如何划分桶

对桶中的数据进行采样：

hive> SELECT * FROM bucketed_users 

>    TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON id); 

即区第一个桶的数据（4/4=1表示取一个桶的数据，1表示从第一个开始取）