基础每天学习：
1.行转列：
case ... when ...then....else ...end as xxx
2.
“fields terminated by”：字段与字段之间的分隔符。
“collection items terminated by”：一个字段中各个子元素 item 的分隔符。
3.数据仓库中常见的分区
数据仓库分区：时间（天）、数据来源（app、m、pc）
--数据库：用户的属性、年龄、性别、收藏、购买的记录
--每天有新增用户，修改信息dt=2018922 存在大量信息冗余
--overwrite 7 每天做overwrite dt=20180922,
--当天之前的所有全量数据，有7个分区，冗余7分
4.hive查看数据时查看表头：
set hive.cli.print.header = true;
5.分桶使用:cluster by(xxx) into 4 buckets;
如果需要分桶必须事先设置参数：
set hive.enforce.bucketing = true
或者用户可以自主设置mapred.reduce.tasks通过reduce的个数来适配bucket
buctet的作用:
1、数据采样,如果采样列：select * from student tablesample(bucket x out of y on user_id)
hive根据y的大小决定抽样的比例
6.hive 优化
1.作业依赖于input的目录产生map的个数，set dfs.block.size
--小文件太多的时候，合并小文件，减少map个数
---set mapred.map.tasks = 10
---map聚合 set hive.map.aggr=true
reduce 优化：
---hive.exec.reducers.bytes.per.reducer= ; 每个reduce任务处理的数据量 优先级第三
---hive.exec.reducers.max= ;reduce的最大个数 优先级最大
---设置reduce的个数 set mapred.reduce.tasks = 10 优先级第二
一个reduce：
--order by (使用distribute by+ sort by 或者 cluster by 代替)
--笛卡尔积 a join b (没有on，或者无效的on条件，直接变成笛卡尔连接，触发一个reduce；一定要避免笛卡尔积，一个reduce)
hive优化：
-where 中的分区条件，会提前生效，不必特意做子查询，直接做join和group by
-Map join时候，小表放在最前边
- /*+MAPJOIN(TABLElist)*/,必须是小表，小于1G或者50条记录
-union all/distinct
-先做union all 再做join或者group by 等操作可以有效减少MR过程
实战：
1.每个用户每天多少个订单？
2.每个用户平均每天是多少商品？
3.每个用户在一周中购买订单分布？
4.每个用户一周中的购买商品分布？
5.每个用户最喜爱的product？