在做*****这个项目的大半年时间了，由于我写的spark程序需要到Hive表读数据，而开发环境的Hive表里面没有数据，需要自己造，
所以开发和测试环境用到的Hive的测试数据基本上都是我造的。下面是我总结的一些经验
刚开始的时候Hive里面有13张标签表，总共1700多个字段，在开发测试环境不需要用完所有的13张表，没必要，我只往三张表里造数据，平时测试的时候也只
测这三张表，太多了容易乱，但是这三张表包含了一张特殊的用户基本信息表，这张表示必须要有的。
往Hive里插入数据一共有6种方式，这里最适合的一种还是通过load关键字加载的方式。
由于Hive不能像mysql那样通过这样的sql语句插入数据：insert into table_name (col1,col2,…) values (val1,val2,…),
即往Hive插入数据的时候不能指定每个字段的顺序，也不能只插入部分的字段，其他的字段为默认值，所以往Hive造数据的时候，就算
Hive表有几百个字段也要全部有值，我是这样造数据的：
先在hive的命令行窗口，用desc table_name 命令查看表结构，再在idea开发工具里面新建一个文本文件，将刚才查到的表结构复制粘贴到新建的表结构里面。
大概是长下面的样子：
uid string 用户id
bbk string 二级分行号
…
1.将表机构文件用文件工具读出来；
2.然写一个方法，方法里面写一个循环，循环的次数就是要造的数据的条数
读出表结构文件的第一个字段的字段类型，如果是int类型，就造int类型的数字，如果是string类型就造string类型的数据，一般情况下我造的字段的值是字段类型后面加一个数字，
如果是int类型我就造1到100的整数，如果是decimal(18,2)的类型就造带有两位小数的数字，以此类推。
当然如果有些字段根据需要可以特殊处理，比如说bbk这个字段我只需要造121/122/755/752就可以，我就在前面线判断字段名，如果字段名等于bbk那我就特殊处理。
3.把该表的一条记录所有字段的取值拼成一个字符串，每个字段的取值中间用一个分隔符分割，可以用“|”或者“,”；
4.每个循环一条记录，把所有的记录都拼成一个大的字符串，然后将这个大的字符串写到一个文件中去，文件名我一般习惯明明为表明，比较好识别。
5.由于hive里面的大多数为分区字段，我是通过动态分区的方式导入数据到hive的，而动态分区导入数据到hive，需要多建立一张临时表，临时表的表名我习惯命名为原来的表名
后面接“_tmp”，tmp表需要跟原表的字段完全一样，并且把原来的分区字段改成普通字段，我是这样建tmp表的，create table_name_tmp as select * from table_name;
然后再show create table table_name_tmp；把建表语句粘贴出来，改一下存放格式，再drop table table_name_tmp; 然后重新建临时表；
6.建完临时表后就可以把刚才生成的数据文件上传到hdfs上了，然后再打开hive窗口，先设置是否允许动态分区模式的参数为true（默认就为true），
然后设置非严格模式（默认不允许非严格模式），即以下两行代码：
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
然后把hdfs的文件导入到tmp表，再通过动态分区的方式导入到目标表；
如果临时表里有数据要删掉可以使用覆盖的方式导入，如果覆盖的方式不好使，也可以使用truncate table table_name；语句来清空表的数据；
完成！
如果是其他的表，每一个字段都比较特殊，没有几百个字段那么多的表，就可以不根据数据类型造测试数据，可以定制每一个字段的取值。
在做这个项目中，有些数据是从TD数据库导入到hive里面的，由于如果hive里面不能建立主键，二TD库的数据是业务数据是有主键的，这个时候在造数据的时候要判断一下，如有两
条记录的主键上的所有字段一样，那就跳过第二条记录。
