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：
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>自己指定仓库位置（eg:/user/hive/warehouse）</value>
</property>
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：
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
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 <property=value>
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 <filename> 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。。。
