1.Hive导出数据有几种方式？如何导出数据
答：主要有4种方式。
（1）insert方式：
1）将查询的结果（格式化）导出到本地：
insert overwrite local directory '/opt/bigdata/export/student'
row format delimited fields terminated by ','
select * from student;
2）将查询的结果导出到HDFS上：
insert overwrite directory '/export/student'
row format delimited fields terminated by ','
select * from student;
（2）Hadoop命令导出到本地
hdfs dfs -get hdfs路径 本地路径
hdfs dfs -get /user/hive/warehouse/student/student.txt /opt/bigdata/data
（3）Hive Shell 命令导出
1）hive -e "sql语句" > file
bin/hive -e 'select * from default.student;' > /opt/bigdata/data/student1.txt
2）hive -f sql文件 > file
bin/hive -f '/user/hive/warehouse/student/student.txt' > /opt/bigdata/data/student1.txt
(4)export导出到HDFS上
export table default.student to '/user/hive/warehouse/export/student1';
2.将一个表的数据按照指定的分隔符（@）导出成一个文件。
答：
insert overwrite local directory '/opt/bigdata/export/student'
row format delimited fields terminated by '@'
select * from student;
3.分区和分桶的区别
答：分区表： 原来的一个大表存储的时候分成不同的数据目录进行存储。
分桶表： 将hive中的一张表的数据进行归纳分类，分类规则是hashpartitioner（需要指定分桶字段，指定分成多少桶）。在hdfs中表现为同一个表目录或者分区目录下根据某个字段的值进行Hash散列之后的多个文件，分桶的表现形式就是一个单独的文件。
区别：
分区在HDFS上的表现形式是一个目录，分桶是一个单独的文件
分区:细化数据管理，直接读对应目录，缩小mapreduce程序要扫描的数据量
分桶:1.提高join查询的效率（用分桶字段做连接字段）
2.提高采样的效率
4.将数据直接上传到分区目录（hdfs）上，让分区表和数据产生关联有哪些方式？
答：
（1）load方式（推荐方式）
load data [local] inpath "数据路径" into table table_name partition(分区字段)使用load加载数据会自动创建分区的,这样加载的数据就会和分区表进行关联,之后select就可以了
（2）修复命令
先使用hive创建分区目录,然后用put上传数据,最后使用msck repair进行修复,所谓修复实质是创建分区,即Added partition to metastore ...
dfs -mkdir -p "分区路径"
dfs -put "数据路径" "分区路径"
最后修复：
msck repair table table_name
（3）上传数据后使用alter增加分区
dfs -mkdir -p "分区路径"
dfs -put "数据路径" "分区路径"
alter table table_name add partition(xxx)
5.桶表是否可以通过直接load将数据导入？
答：桶表不能通过load的方式直接加载数据，只能从另一张表中插入数据 。
流程：
（1）创建桶表
create table user_buckets_demo(id int, name string) clustered by(id) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t';
（2）创建中间过渡表并为其加载数据
create table user_demo(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t';
将数据加载到普通表中：
load data local inpath '/opt/bigdata/data/buckets.txt' into table user_demo;
（3）加载数据到桶表user_buckets_demo中
insert into table user_buckets_demo select * from user_demo;
6.hive中分区可以提高查询效率，分区是否越多越好，为什么？
答：不是越多越好。
原因：
（1）当分区过多且数据很大时，可以使用严格模式，避免出发一个大的mapreduce任务。当分区数量过多且数据量较大时，执行宽范围的数据扫描会触发一个很大的mapreduce任务。在严格模式下，当where中没有分区过滤条件时会禁止执行。
（2）hive如果有过多的分区，由于底层是存储在HDFS上，HDFS上只用于存储大文件 而非小文件，因为过多的分区会增加namenode的负担。
（3）hive会转化为mapreduce，mapreduce会转化为多个task。过多小文件的话，每个文件一个task，每个task一个JVM实例，JVM的开启与销毁会降低系统效率。
注意：合理的分区不应该有过多的分区和文件目录，并且每个目录下的文件应该足够大。
