1. Hive基本操作
1.1 DDL操作
1.1.1 创建表
建表语法
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type[COMMENT col_comment], ...)] +
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_namedata_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY (col_name, col_name,...)
[SORTED BY (col_name[ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
说明：
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOTEXISTS 选项来忽略这个异常。
2、EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
3、 LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
4、 ROW FORMAT
DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMSTERMINATED BY char]
[MAP KEYSTERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
| SERDEserde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value,property_name=property_value, ...)]
用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。
5、 STORED AS
SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE
如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED ASSEQUENCEFILE。
6、CLUSTERED BY
对于每一个表（table）或者分区，Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。
具体实例
1、 创建内部表mytable。
2、 创建外部表pageview。
3、 创建分区表invites。
create table student_p(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string) partitioned by(part string) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile;
4、 创建带桶的表student。
1.1.2 修改表
增加/删除分区
ü 语法结构
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...
partition_spec:
: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col =partiton_col_value, ...)
ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...
ü 具体实例
alter table student_p add partition(part='a') partition(part='b');
重命名表
ü 语法结构
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
ü 具体实例
增加/更新列
ü 语法结构
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type[COMMENT col_comment], ...)
注：ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)，REPLACE则是表示替换表中所有字段。
ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_namecolumn_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
ü 具体实例
1.1.3 显示命令
show tables
show databases
show partitions
show functions
desc extended t_name;
desc formatted table_name;
1.2 DML操作
1.2.1 Load
语法结构
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO
TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
说明：
1、 Load操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到 Hive 表对应的位置。
2、 filepath：
相对路径，例如：project/data1
绝对路径，例如：/user/hive/project/data1
包含模式的完整 URI，列如：
hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1
3、 LOCAL关键字
如果指定了 LOCAL，load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。
如果没有指定 LOCAL 关键字，则根据inpath中的uri[M1] 查找文件
4、 OVERWRITE关键字
如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。
如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。
具体实例
1、 加载相对路径数据。
2、 加载绝对路径数据。
3、 加载包含模式数据。
4、 OVERWRITE关键字使用。
1.2.2 Insert
将查询结果插入Hive表
ü 语法结构
利用查询语句，将查询结果插入新的表
INSERT OVERWRITE [INTO] TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement
插入一条数据
INSERT INTO TABLE VALUES(XX,YY,ZZ);
Multi Inserts多重插入:
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)] select_statement1
[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...]
select_statement2] ...
Dynamic partition inserts动态分区插入:
INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1],partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement
ü 具体实例
1、基本模式插入。
2、多插入模式。
3、自动分区模式。
v 导出表数据
ü 语法结构
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...
multiple inserts:
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1
[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2]...
ü 具体实例
1、导出文件到本地。
说明：
数据写入到文件系统时进行文本序列化，且每列用^A来区分，\n为换行符。用more命令查看时不容易看出分割符，可以使用: sed-e 's/\x01/|/g' filename[dht2] 来查看。
2、导出数据到HDFS。
1.2.3 SELECT
基本的Select操作
ü 语法结构
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list [HAVING condition]]
[CLUSTERBY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]
]
[LIMIT number]
注：1、order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
2、sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sortby进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。
3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列。
4、Cluster by(字段) 除了具有Distributeby的功能外，还会对该字段进行排序。
因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by
分桶表的作用：最大的作用是用来提高join操作的效率；
（思考这个问题：
select a.id,a.name,b.addr from a join b ona.id = b.id;
如果a表和b表已经是分桶表，而且分桶的字段是id字段
做这个join操作时，还需要全表做笛卡尔积吗？）
ü 具体实例
1、获取年龄大的3个学生。
2、查询学生信息按年龄，降序排序。
3、按学生名称汇总学生年龄。
2.3 Hive Join
语法结构
join_table:
table_reference JOINtable_factor [join_condition]
| table_reference{LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
| table_reference LEFT SEMIJOIN table_reference join_condition
Hive 支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive 不支持非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。
另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。
写 join 查询时，需要注意几个关键点：
1. 只支持等值join
例如：
SELECT a.* FROMa JOIN b ON (a.id = b.id)
SELECT a.* FROM a JOIN b
ON (a.id = b.id AND a.department =b.department)
是正确的，然而:
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id>b.id)
是错误的。
2. 可以 join 多于 2 个表。
例如
SELECT a.val,b.val, c.val FROM a JOIN b
ON (a.key =b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
如果join中多个表的join key 是同一个，则 join 会被转化为单个map/reduce 任务，例如：
SELECT a.val,b.val, c.val FROM a JOIN b
ON (a.key =b.key1) JOIN c
ON (c.key =b.key1)
被转化为单个 map/reduce 任务，因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key =b.key1)
JOIN c ON(c.key = b.key2)
而这一 join 被转化为2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。
3．join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑：
reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
JOIN b ON(a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有：
SELECT a.val,b.val, c.val FROM a
JOIN b ON(a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
这里用了 2 次map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。
4．LEFT，RIGHT 和 FULLOUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况
例如：
SELECT a.val,b.val FROM
a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)
对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出:
a.val, NULL
所以 a 表中的所有记录都被保留了；
“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。
Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：
SELECT a.val,b.val FROM a
LEFT OUTER JOINb ON (a.key=b.key)
WHEREa.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'
会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFTOUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：
SELECT a.val,b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b
ON (a.key=b.keyAND
b.ds='2009-07-07' AND
a.ds='2009-07-07')
这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的join 中。
Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是RIGHT join，都是左连接的。
SELECT a.val1,a.val2, b.val, c.val
FROM a
JOIN b ON(a.key = b.key)
LEFT OUTER JOINc ON (a.key = c.key)
先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val
具体实例
1、 获取已经分配班级的学生姓名。
2、 获取尚未分配班级的学生姓名。
3、 LEFT SEMI JOIN是IN/EXISTS的高效实现。
3 Hive Shell参数
3.1 Hive命令行
语法结构
hive [-hiveconf x=y]* [<-i filename>]* [<-ffilename>|<-e query-string>] [-S]
说明：
1、 -i 从文件初始化HQL。
2、 -e从命令行执行指定的HQL
3、 -f执行HQL脚本
4、 -v输出执行的HQL语句到控制台
5、 -p<port> connect to Hive Server on port number
6、 -hiveconfx=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.
具体实例
1、运行一个查询。
2、运行一个文件。
3、运行参数文件。
3.2 Hive参数配置方式
Hive参数大全：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties
开发Hive应用时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么设定的参数没有起作用？这通常是错误的设定方式导致的。
对于一般参数，有以下三种设定方式：
l 配置文件
l 命令行参数
l 参数声明
配置文件：Hive的配置文件包括
l 用户自定义配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml
l 默认配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml
用户自定义配置会覆盖默认配置。
另外，Hive也会读入Hadoop的配置，因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的，Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。
配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。
命令行参数：启动Hive（客户端或Server方式）时，可以在命令行添加-hiveconfparam=value来设定参数，例如：
bin/hive-hiveconf hive.root.logger=INFO,console
这一设定对本次启动的Session（对于Server方式启动，则是所有请求的Sessions）有效。
参数声明：可以在HQL中使用SET关键字设定参数，例如：
setmapred.reduce.tasks=100;
这一设定的作用域也是session级的。
上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数，命令行参数覆盖配置文件设定。注意某些系统级的参数，例如log4j相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在Session建立以前已经完成了。
4. Hive函数
4.1 内置运算符
内容较多，见《Hive官方文档》
4.2 内置函数
内容较多，见《Hive官方文档》
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF
测试各种内置函数的快捷方法：
1、创建一个dual表
create table dual(id string);
2、load一个文件（一行，一个空格）到dual表
3、select substr('angelababy',2,3) from dual;
4.3 Hive自定义函数和Transform
当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
4.3.1 自定义函数类别
UDF 作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）
UDAF（用户定义聚集函数）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）
4.3.2 UDF开发实例
l 简单UDF示例
1、先开发一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法
package cn.itcast.bigdata.udf
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public final class Lower extends UDF{
public Text evaluate(final Text s){
if(s==null){return null;}
return new Text(s.toString().toLowerCase());
}
}
2、打成jar包上传到服务器
3、将jar包添加到hive的classpath
hive>add JAR /home/hadoop/udf.jar;
4、创建临时函数与开发好的java class关联
Hive>create temporary function tolowercase as 'cn.itcast.bigdata.udf.ToProvince';
5、即可在hql中使用自定义的函数tolowercase ip
Select tolowercase(name),age from t_test;
l Json数据解析UDF开发
作业：
有原始json数据如下：
{"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"}
{"movie":"661","rate":"3","timeStamp":"978302109","uid":"1"}
{"movie":"914","rate":"3","timeStamp":"978301968","uid":"1"}
{"movie":"3408","rate":"4","timeStamp":"978300275","uid":"1"}
{"movie":"2355","rate":"5","timeStamp":"978824291","uid":"1"}
{"movie":"1197","rate":"3","timeStamp":"978302268","uid":"1"}
{"movie":"1287","rate":"5","timeStamp":"978302039","uid":"1"}
需要将数据导入到hive数据仓库中
我不管你中间用几个表，最终我要得到一个结果表：
movie
rate
timestamp
uid
1197
3
978302268
1
注：全在hive中完成，可以用自定义函数
4.3.3 Transform实现
Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能
适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况
使用示例1：下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理.
CREATE TABLE u_data_new (
movieid INT,
rating INT,
weekday INT,
userid INT)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';
add FILE weekday_mapper.py;
INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new
SELECT
TRANSFORM (movieid , rate, timestring,uid)
USING 'python weekday_mapper.py'
AS (movieid, rating, weekday,userid)
FROM t_rating;
其中weekday_mapper.py内容如下
#!/bin/python
import sys
import datetime
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
movieid, rating, unixtime,userid = line.split('\t')
weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
print '\t'.join([movieid, rating, str(weekday),userid])
5. Hive实战
Hive 实战案例1——数据ETL
需求：
ü 对web点击流日志基础数据表进行etl（按照仓库模型设计）
ü 按各时间维度统计来源域名top10
已有数据表 “t_orgin_weblog”：
+------------------+------------+----------+--+
| col_name | data_type | comment |
+------------------+------------+----------+--+
| valid | string | |
| remote_addr | string | |
| remote_user | string | |
| time_local | string | |
| request | string | |
| status | string | |
| body_bytes_sent | string | |
| http_referer | string | |
| http_user_agent | string | |
+------------------+------------+----------+--+
数据示例：
| | true|1.162.203.134| - | 18/Sep/2013:13:47:35| /images/my.jpg | 200| 19939 | "http://www.angularjs.cn/A0d9" | "Mozilla/5.0 (Windows | | true|1.202.186.37 | - | 18/Sep/2013:15:39:11| /wp-content/uploads/2013/08/windjs.png| 200| 34613 | "http://cnodejs.org/topic/521a30d4bee8d3cb1272ac0f" | "Mozilla/5.0 (Macintosh;| |
实现步骤：
1、对原始数据进行抽取转换
--将来访url分离出host path query query id
drop table if exists t_etl_referurl;
create table t_etl_referurl as
SELECT a.*,b.*
FROM t_orgin_weblog a LATERAL VIEW parse_url_tuple(regexp_replace(http_referer, "\"", ""), 'HOST', 'PATH','QUERY', 'QUERY:id') b as host, path, query, query_id
2、从前述步骤进一步分离出日期时间形成ETL明细表“t_etl_detail” day tm
drop table if exists t_etl_detail;
create table t_etl_detail as
select b.*,substring(time_local,0,11) as daystr,
substring(time_local,13) as tmstr,
substring(time_local,4,3) as month,
substring(time_local,0,2) as day,
substring(time_local,13,2) as hour
from t_etl_referurl b;
3、对etl数据进行分区(包含所有数据的结构化信息)
drop table t_etl_detail_prt;
create table t_etl_detail_prt(
valid string,
remote_addr string,
remote_user string,
time_local string,
request string,
status string,
body_bytes_sent string,
http_referer string,
http_user_agent string,
host string,
path string,
query string,
query_id string,
daystr string,
tmstr string,
month string,
day string,
hour string)
partitioned by (mm string,dd string);
导入数据
insert into table t_etl_detail_prt partition(mm='Sep',dd='18')
select * from t_etl_detail where daystr='18/Sep/2013';
insert into table t_etl_detail_prt partition(mm='Sep',dd='19')
select * from t_etl_detail where daystr='19/Sep/2013';
分个时间维度统计各referer_host的访问次数并排序
create table t_refer_host_visit_top_tmp as
select referer_host,count(*) as counts,mm,dd,hh from t_display_referer_counts group by hh,dd,mm,referer_host order by hh asc,dd asc,mm asc,counts desc;
4、来源访问次数topn各时间维度URL
取各时间维度的referer_host访问次数topn
select * from (select referer_host,counts,concat(hh,dd),row_number() over (partition by concat(hh,dd) order by concat(hh,dd) asc) as od from t_refer_host_visit_top_tmp) t where od<=3;
Hive 实战案例2——访问时长统计
需求：
从web日志中统计每日访客平均停留时间
实现步骤：
1、 由于要从大量请求中分辨出用户的各次访问，逻辑相对复杂，通过hive直接实现有困难，因此编写一个mr程序来求出访客访问信息（详见代码）
启动mr程序获取结果：
[hadoop@hdp-node-01 ~]$ hadoop jar weblog.jar cn.itcast.bigdata.hive.mr.UserStayTime /weblog/input /weblog/stayout
2、 将mr的处理结果导入hive表
drop table t_display_access_info_tmp;
create table t_display_access_info_tmp(remote_addr string,firt_req_time string,last_req_time string,stay_long bigint)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data inpath '/weblog/stayout4' into table t_display_access_info_tmp;
3、得出访客访问信息表 "t_display_access_info"
由于有一些访问记录是单条记录，mr程序处理处的结果给的时长是0，所以考虑给单次请求的停留时间一个默认市场30秒
drop table t_display_access_info;
create table t_display_access_info as
select remote_addr,firt_req_time,last_req_time,
case stay_long
when 0 then 30000
else stay_long
end as stay_long
from t_display_access_info_tmp;
4、统计所有用户停留时间平均值
select avg(stay_long) fromt_display_access_info;
Hive实战案例3——级联求和accumulate
需求：
有如下访客访问次数统计表t_access_times
实现步骤
可以用一个hql语句即可实现：
select A.username,A.month,max(A.salary) as salary,sum(B.salary) as accumulate
from
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) A
inner join
(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) B
on
A.username=B.username
where B.month <= A.month
group by A.username,A.month
order by A.username,A.month;
如果指定了 LOCAL，那么：
load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。
load 命令会将 filepath中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。
如果没有指定 LOCAL 关键字，如果 filepath 指向的是一个完整的 URI，hive 会直接使用这个 URI。否则：如果没有指定 schema 或者 authority，Hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority，fs.default.name指定了 Namenode 的 URI。
如果路径不是绝对的，Hive 相对于/user/进行解释。
Hive 会将 filepath 中指定的文件内容移动到table （或者 partition）所指定的路径中
---------------------
转载：
原文：https://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/73038499