参考：
https://blog.csdn.net/zhuce1986/article/details/39586189
まず、ローカルに結果を保存します
方法1：クエリ結果は、指定したファイルに書き込まれ、標準出力にハイブを呼び出し
最も一般的な方法は、また、頻繁に使用します。SQLクエリの結果が/tmp/out.txtに直接保存されます
$ハイブ-e "ユーザーを選択し、login_timestamp USER_LOGINから"> /tmp/out.txt
もちろん、我々はまた、ファイルfile.sqlクエリに保存することができ、クエリは次のように実行し、結果を保存しています
$ハイブ-f test.sql内> /tmp/out.txt
猫test.sql内
USER_LOGINから選択*
方法2：使用INSERTは、ローカルにローカルディレクトリの結果を上書き
ハイブ>上書きローカルディレクトリを挿入「を/ tmp /アウト/」
>を選択し、ユーザ、USER_LOGINからlogin_time。
上記のコマンドは、ユーザを選択し、次の/ tmp /アウト/ローカルディレクトリにUSER_LOGINからクエリ結果login_timeが保存されます
$ TMP /アウト/型F /見つけます
/tmp/out/.000000_0.crc
/ tmp /アウト/ 000000_0
両方のファイルの内容が保存されている接尾辞CRC CRC32チェックサムでクエリを保存している000000_0の結果は、そのファイルを保存し、同じではありません
の000000_0下のvimオープンな表情で：
vimのを/ tmp /アウト/ 000000_0
1 USER_1 ^ A20140701
2 USER_2 ^ A20140701
3 USER_2 ^ A20140701
誘導されたクエリ結果は行^ A（Ctrlキー+ A）によってデリミタフィールド、行の間にある間、それは\ nとして部門として見ることができます
デフォルトのフィールドセパレータは、時には不便であることができるが、幸いにもハイブであれば、我々は、エクスポート時に指定することができるであろうように、セグメント・シンボルを修正するための方法を提供します。
ハイブ>上書きローカルディレクトリを挿入「を/ tmp /アウト/」
「\ tの」によって終了>行フォーマット区切られたフィールド
>を選択し、ユーザ、USER_LOGINからlogin_time。
あなたがフィールドセパレータは、タブになっています見ることができます（ - ^人間の目には、より快適に見えます^）。
第二に、HDFSに結果を保存します
HDFSは、INSERT上書きディレクトリを使用することは非常にシンプルにクエリ結果を保存する操作を完了することができます：
ハイブ>上書きディレクトリを挿入「を/ tmp /アウト/」
「\ tの」によって終了>行フォーマット区切られたフィールド
>を選択し、ユーザ、USER_LOGINからlogin_time。
LOCALコマンドは、ローカルファイルシステムを保存するための差が時間のHDFSを保存することである、ということに留意すべき項目を指定する必要はありませ
第三に、テーブルHIVEに結果を保存します
図1に示すように、結果表には、表の結果をカバーするために書かれたINSERT上書きTABLEを用いて構築されています
結果テーブルが構築されている場合は、INSERT上書きTABLEを使用することができ、結果表に結果を書き込みます。
ハイブ>テーブルquery_resultを作成します
>として
>を選択し、ユーザ、USER_LOGINからlogin_time。
ハイブ> query_resultから選択*;
OK
user_120140701
user_220140701
user_320140701
ダイレクトエクスポートテーブルのHDFSの使用
ハイブは、HDFS上に構築されているので、私たちは、直接エクスポートテーブルをHDFS -getコマンドのHadoop DFSを使用することができます。
まず、最初に、格納するディレクトリにエクスポートするテーブルを見つけます：
ハイブ>ショーは、テーブルUSER_LOGINを作成します。
OK
CREATE TABLE `user_login`(
`user` string,
`login_time` bigint)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
<span style="color:#ff0000;">LOCATION
'file:/user/hive/warehouse/test.db/user_login'</span>
TBLPROPERTIES (
'totalSize'='160',
'numRows'='10',
'rawDataSize'='150',
'COLUMN_STATS_ACCURATE'='true',
'numFiles'='1',
'transient_lastDdlTime'='1411544983')
Time taken: 0.174 seconds, Fetched: 18 row(s)
可以看到，user_login表存放到在file:/user/hive/warehouse/test.db/user_login
接下来，直接利用hadoop dfs -get导出到本地：
hadoop dfs -get file:/user/hive/warehouse/test.db/user_login /tmp/out/
第一种，在bash中直接通过hive -e命令，并用 > 输出流把执行结果输出到制定文件hive -e "select * from student where sex = '男'" > /tmp/output.txt
第二种，在bash中直接通过hive -f命令，执行文件中一条或者多条sql语句。并用 > 输出流把执行结果输出到制定文件
hive -f exer.sql > /tmp/output.txt
文件内容select * from student where sex = '男';select count(*) from student;
第三种，在hive中输入hive-sql语句，通过使用INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY结果到本地系统和HDFS文件系统语法一致，只是路径不同
insert overwrite local directory "/tmp/out" > select cno,avg(grade) from sc group by(cno);
insert overwrite directory 'hdfs://server71:9000/user/hive/warehouse/mystudent'select * from student1;
以上是三种，包含了3执行hive-sql的方法。结果保存到本地的方法前两种都属于linxu BASH自带的方法。第三种才是HIVE本身的导出数据的方法。
第四种，就是基本的SQL语法，从一个表格中抽取数据，直接插入另外一个表格。参考SQL语法即可。insert overwrite table student3 select sno,sname,sex,sage,sdept from student3 where year='1996'; http://blog.csdn.net/zhuce1986/article/details/39586189
一、保存结果到本地方法1：调用hive标准输出，将查询结果写到指定的文件中
这个方法最为常见，笔者也经常使用。sql的查询结果将直接保存到/tmp/out.txt中$ hive -e "select user, login_timestamp from user_login" > /tmp/out.txt
当然我们也可以查询保存到某个文件file.sql中，按下面的方式执行查询，并保存结果$ hive -f test.sql > /tmp/out.txtcat test.sqlselect * from user_login
方法2：使用INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY结果到本地hive> insert overwrite local directory "/tmp/out/" > select user, login_time from user_login;上面的命令会将select user, login_time from user_login的查询结果保存到/tmp/out/本地目录下$ find /tmp/out/ -type f/tmp/out/.000000_0.crc/tmp/out/000000_0这两个文件存放的内容不一样，其中000000_0存放查询的结果，带有crc后缀的存放那个文件的crc32校验用vim打开查看下000000_0的内容：vim /tmp/out/000000_0 1 user_1^A20140701 2 user_2^A20140701 3 user_2^A20140701可以看到，导出的查询结果字段之间是用^A（Ctrl+A）作为分割符，行与行之间用\n作为分割默认的字段分割符有时候可能不太方便，幸好Hive提供了修改分割符号的方法，我们只要在导出时指定就可以了：hive> insert overwrite local directory "/tmp/out/" > row format delimited fields terminated by "\t" > select user, login_time from user_login;可以看到字段分割符已经变成了tab（人眼看起来更舒服^-^）。
二、保存结果到hdfs保存查询结果到hdfs很简单，使用INSERT OVERWRITE DIRECTORY就可以完成操作：hive> insert overwrite directory "/tmp/out/" > row format delimited fields terminated by "\t" > select user, login_time from user_login;需要注意的是，跟保存到本地文件系统的差别是，保存到hdfs时命令不需要指定LOCAL项
三、保存结果到HIVE表方法1、已经建好结果表，使用INSERT OVERWRITE TABLE以覆盖方式写入结果表如果结果表已经建好，可以使用INSERT OVERWRITE TABLE将结果写入结果表：hive> create table query_result > as > select user, login_time from user_login;
hive> select * from query_result; OKuser_120140701user_220140701user_320140701
四、使用hdfs直接导出表Hive是构建在hdfs上的，因此，我们可以使用hdfs的命令hadoop dfs -get直接导出表。首先、我们先找到要导出的表存放到哪个目录下：hive> show create table user_login;OKCREATE TABLE `user_login`( `user` string, `login_time` bigint)ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'<span style="color:#ff0000;">LOCATION 'file:/user/hive/warehouse/test.db/user_login'</span>TBLPROPERTIES ( 'totalSize'='160', 'numRows'='10', 'rawDataSize'='150', 'COLUMN_STATS_ACCURATE'='true', 'numFiles'='1', 'transient_lastDdlTime'='1411544983')Time taken: 0.174 seconds, Fetched: 18 row(s)可以看到，user_login表存放到在file:/user/hive/warehouse/test.db/user_login接下来，直接利用hadoop dfs -get导出到本地：hadoop dfs -get file:/user/hive/warehouse/test.db/user_login /tmp/out/