Hive中怎么把文本插入表中
Hive没有 行级别的插入，更新和删除操作，往表中插入数据的唯一方法就是 使用成批载入操作。
从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。
通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。
「Hive进阶篇」详解存储格式及压缩方式
1、hive支持的存储格式包括textfile、SequenceFile、RCFile、Avro Files、ORC Files、Parquet。TextFile：Hive默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
2、存储方式：数据按行分块 每块按照列存储 压缩快 快速列存取 效率比rcfile高，是rcfile的改良版本 自定义格式 用户可以通过实现inputformat和 outputformat来自定义输入输出格式。
3、数据存储及压缩优化 针对hive中表的存储格式通常有textfile和orc，压缩格式一般使用snappy。相比于 textfile格式存储，orc占有更少的存储。
4、parquet格式支持有四种压缩，分别是lzo，gzip，snappy，uncompressed，在数据量不大的情况下，四种压缩的区别也不是太大。
5、parquet格式的表在生产环境中经常被使用到，具有列式存储和压缩等特点，我们怎么在hive中存储parquet格式的表呢。
6、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。
hive数据导入mysql存在的问题
由于hive在存储上存在以上情况，当把数据导入mySQL会导致一下问题： 字符长度太小的异常。
我也碰到同样问题，测试场景：MYSQL有主键约束，而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志，必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的。
其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更，或者mysql和hive的数据结构不一致的情况。另外我们这边还存在多个db的相同的表导入到hive的一张表中的其他问题，我就不赘述了。
我也遇到这个问题。要先选中某个数据库，然后导入到该数据库里。（之前是没选中数据库直接导入，然后一直导入不进去。给后来的小朋友参考下o(^_^）o)。
进入hive之后一一般默认的数据库都是default。如果你切换数据库的话所建的表都会是在default数据库里面。4 创建数据库的语法是：create database database_name；非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的。
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Hive支持的数据类型
目前所学的复杂数据类型有三种 array ， map ， struct 。
hive中的列支持使用struct、map和array***数据类型。大多数关系型数据库中不支持这些***数据类型，因为它们会破坏标准格式。关系型数据库中为实现***数据类型是由多个表之间建立合适的外键关联来实现。
上表我们看到hive不支持日期类型，在hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。hive是用java开发的，hive里的基本数据类型和Java的基本数据类型也是一一对应的，除了string类型。
Hive支持大多数SQL标准数据类型，例如字符串、整型、浮点型等。此外，Hive还有一些自定义的数据类型如ARRAY、MAP和STRUCT。HiveQL Hive的查询语言被称为HiveQL，它是类似于SQL的查询语言，支持大多数SQL标准的查询语句。
