Hive中常用的一些配置操作（日志，显示等操作）

1.修改默认的数据仓库位置，在hive-site.xml文件中配置如下参数：

     hive.metastore.warehouse.dir

     自己指定仓库位置（eg:/user/hive/warehouse）

添加好参数以后，需要对指定的目录附上用户组的权限，执行以下命令：

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir      /tmp

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir      /user/hive/warehouse（删除原来的目录）

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w  /tmp

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w  /user/hive/warehouse（自己新的目录）

2.配置Hive运行日志信息的存放位置，执行如下命令：

mv  hive-log4j.properties.template      hive-log4j.properties

修改这两个参数

hive.log.dir=/opt/modules/hive-0.13.1/logs（log存放的位置）

hive.log.file=hive.log（log文件的名字）

3.指定log日志的现实级别，修改如下参数：

hive.root.logger=INFO,DRFA

4.在HIve的 cli命令行上显示当前数据库，以及查询表的行头信息，在hive-site.xml文件下增加如下参数：

      hive.cli.print.header

      true

      hive.cli.print.current.db

      true

5.在Hive启动的时候配置一些参数信息，改配置只对本次会话起作用。执行如下命令：

$ bin/hive --hiveconf  

6.在hive的客户端执行hdfs的操作命令，执行如下命令：

dfs -ls /  查看hive的信息

dfs -rm -R   /...     删除执行文件

7.hive中常见的几种SQL操作方式：

bin/hive   -e    "select * from test"

bin/hive   -f     /usr/datas/hiveq.sql         以脚本的方式执行SQL语句

bin/hive  -f    /usr/datas/hiveq.sql    >      /usr/data/result.txt     将执行结果写入指定的文件中

bin/hive   -I             初始化使用，通常与UDF配合使用      

8.在Hive中操作本地文件系统，只需要在命令前面加一个“！”即可

9.关于分区表的一些操作：

    1>创建一个分区表：

         create  table  test（

               username     string,

               password      string

         ）

         partitioned by (month string)

         row format delimited fields termsnated by '\t'

      2>加载本地数据到一个分区表中：

load data local inpath '/usr/test/1.data'  into  table  test  partition (month='201304')

      3>修复分区表的两种操作：

1⃣️.   msck  repair  table  test;

2⃣️.  alter  table  test  add  partition(month='201303');        这种更加常用

10.将Hive中的数据导出到本地：

insert  overwrite  local  directory  ‘／usr/datas/hive-test' 

ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS  TERMINATED BY '\t' (指定导出时的字段之间格式)

COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\n'  （指定导出时行之间的格式）

select *  from  test;

11.order by，sort by，distributed by，cluster by的区别：

order by：这个是对全局排序

sort by：这个是在reduce 中进行的局部排序

distributed by：这个类似于mapreduce中的partition，常常配合sort by一块使用，且sort by 放在后面

cluster by：当sort by 和distributed by 的字段相同时，使用cluster by代替

12.UDF编程实用方式：

    1>第一种方式:将编写的java打包成jar文件，然后在hive客户端执行如下命令：

add  jar  /usr/datas/hiveudf.jar         添加jar到当前运行的hive中

create  temporary  function  my_lower  as  "com.test.hive.udf.LowerUDF";  创建一个函数

2>第二种方式：同样将java打包成jar然后运行如下命令（注意，这里的jar要上传到hdfs）：

create  function  my_lower as "com.test.hive.udf.LowerUDF" using jar 'hdfs://master:8020/datas/hiveudf.jar;

总结：以上为对Hive的一些简单操作，后续不断更新，请关注。。。