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hive其实说实话 灭有 太多高深的内容，它就是健在 HDFS上的分析性数据仓库而已，仓库和数据库的区别在于，仓库只能新增 和 查询，连更改和删除都没有，仓库的数据文件是散落在文件系统上的，但是可以被索引到，相比数据库文件，仓库与数据文件之间的关联会更弱些。另外 仓库 一般的使用场景是 离线 批次性 数据 ，可以相比 hive就是适合搞批发的 在仓库理货的，晚点 慢点 都不会出大问题，mysql 就是在超市 负责和 大量实时客户做交易的，一丝不苟，正是基于此 hive 的功能时而强大 时而又让你感觉力不从心。

hive 呢 主要常用的就那些 ，
一 是hql ，其实是sql 的变种 不算难
二是 hive的一些函数 ，不难 ，
三 hive自定义 函数 udf ，不难，
四 hive 和 hadoop hbase flume spark kafka beeline sqoop mysql kylin 的搭配，这个熟悉就不难
五 hive 本身的功能

hive 虽然不支持删除，但是可以绕路实现，一 暴力点的就是 drop table ，但是这样整个表就没了，之前的数据也就没有了，不适合，
二 就是建分区表 ， 我们为 每次 批次添加的数据 当做其中的一个分区，这样没一批次数据都是单独的，这样 我们可以单独删除某个分区，数据入库出错 就删除这个分区，重新尝试入库，而不会影响到其他批次的

hive 的建表 ，你还是需要指定 filed字段的分隔符和 行列分隔符，否则是无法识别 新的数据，新的数据也一定要按照这个格式来

create table tab_um_model (gid string,mobile string ,apply_time string,um_score float ) partitioned by (client_nmbr string, batch string)row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile;

有时候我们拿到的数据并不符合我们的入库标准，我们需要反复的需要 清洗处理等等，我们的格式 有 excel csv txt ，我们拿到的数据 首先要整理成数据仓库 表相应的字段 顺序 数据类型，然后检查 空值等等，有时入库 的文件 带header，需要把header 拿掉，有时在mac上 经常excel txt就是出现中文字符乱码，就需要 先在excel 上把 数据另存为 Unicode16 的txt 文件，然后再在 sublime上打开，保存 utf-8格式 一遍，这还没完，有时候你需要在 服务器端有脚本 ，python加 shell 脚本一起在最后处理加载入到数据库，python脚本 ，比如使用pandas 做空值判断 填充 ，异常值检查 ，md5 值生成，然后 shell脚本在去执行python脚本，然后执行hive加载命令 ，把数据就加载进入。

加载到库中 别没有结束，你还需要 去验证 一这次加载的数据的行数 是否与源数据文件统一，head 5行和tail 5行是否一致，字段列的对应是否统一，等等，这些完后，如果需要群组 知道 ，还要发邮件给群组 ，告知大家 你这次入库的内容
数据源 库 表 分区 查询语句 条数 等等信息。

未来 hive的竞争对手越来越多，但是hive作为数据仓库的思想基石 会被保留和延续 并发展