向hive中加载数据

1）加载到普通表
 			--加载本地文本文件内容（要与hive表字段分隔符顺序都要一致）
 			load data local inpath '/home/hadoop/orders.csv' overwrite into table orders;
 			1> 如果数据源在HDFS上，则 load data inpath 'hdfs://master:9000/user/orders' overwrite into table orders;

 		2) 加载到分区表
 			load data local inpath '/home/hadoop/test.txt' overwrite into table test partition (dt='2017-09-09');
 			1> partition 是指定这批数据放入分区2017-09-09中；

 		3）加载分桶表
 			--先创建普通临时表
 			create table orders_tmp
 			(
 				user_id int,
 				user_name string,
 				create_time string
 			)
 			row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

 			--数据载入临时表
 			load data local inpath '/home/hadoop/lead.txt' overwrite into table orders_tmp;

 			--导入分桶表
 			set hive.enforce.bucketing = true;
 			insert overwrite table orders select * from orders_tmp;

	 	4) 导出数据
	 		--导出数据，是将hive表中的数据导出到本地文件中；
	 		insert overwrite local directory '/home/hadoop/orders.bak2017-12-28' select * from orders;
	 		【去掉local关键字，也可以导出到HDFS上】

	 	5）插入数据
	 		--insert select ； {}中的内容可选
	 		insert overwrite table order_tmp {partition (dt='2017-09-09')} select * from orders;
	 		--一次遍历多次插入
	 		from orders
	 		insert overwrite table log1 select company_id,original where company_id = '10086'
	 		insert overwrite table log1 select company_id,original where company_id = '10000'
	 		[每次hive查询，都会将数据集整个遍历一遍，当查询结果会插入过个表中时，可以采用以上语法，将一次遍历写入过个表，以达到提高效率的目的。]

	 	6）复制表
	 		--复制表是将源表的结构和数据复制并创建为一个新表，复制过程中，可以对数据进行筛选，列可以进行删减
	 		create table order
	 		row format delimited fields terminated by '	' stored as textfile 
	 		as
	 		select leader_id,order_id,'2017-09-09' as bakdate from orders
	 		where create_time < '2017-09-09';
	 		[备份orders表中日期小于2017-09-09的内容到order中，选中了leader_id,order_id，添加了一个bakdate列]

	 	7）克隆表
	 		--只克隆源表的所有元数据，但是不复制源表的数据
	 		create table orders like order;

	 	8）备份表
	 		--将orders_log数据备份到HDFS上命名为 /user/hive/action_log.export；备份是备份表的元数据和数据内容
	 		export table orders_log partition (dt='2017-09-09') to '/user/hive/action_log.export';

	 	9) 还原表
	 		import table orders_log from '/user/hive/action_log.export';