写在前面的话，学Hive这么久了，发现目前国内还没有一本完整的介绍Hive的书籍，而且互联网上面的资料很乱，于是我决定写一些关于《Hive的那些事》序列文章，分享给大家。我会在接下来的时间整理有关Hive的资料，如果对Hive的东西感兴趣，请关注本博客。/archives/tag/hive的那些事

　　
hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'
       > select * from wyp;

[wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_0
5^Awyp1^A23^A131212121212
6^Awyp2^A24^A134535353535
7^Awyp3^A25^A132453535353
8^Awyp4^A26^A154243434355
1^Awyp^A25^A13188888888888
2^Atest^A30^A13888888888888
3^Azs^A34^A899314121

和导入数据到Hive不一样，不能用 insert into 来将数据导出：

　　
hive> insert into local directory '/home/wyp/wyp'
    > select * from wyp;
NoViableAltException(79@[])
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:683)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:30667)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:28421)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:28306)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:28100)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:1213)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:928)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:190)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:418)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:337)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:902)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:259)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:216)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:413)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:756)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:614)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
FAILED: ParseException line 1:12 missing TABLE at 'local' near 'local' in select clause
line 1:18 cannot recognize input near 'directory' ''/home/wyp/wyp'' 'select' in select clause

　　
hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs'
    > select * from wyp;

　
hive> insert into table test
    > partition (age='25')
    > select id, name, tel
    > from wyp;
#####################################################################
           这里输出了一堆Mapreduce任务信息，这里省略
#####################################################################
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec
OK
Time taken: 19.125 seconds

hive> select * from test;
OK
5       wyp1    131212121212    25
6       wyp2    134535353535    25
7       wyp3    132453535353    25
8       wyp4    154243434355    25
1       wyp     13188888888888  25
2       test    13888888888888  25
3       zs      899314121       25
Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 7 row(s)

细心的读者可能会问，怎么导入数据到文件中，数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢？其实在Hive 0.11.0版本之间，数据的导出是不能指定列之间的分隔符的，只能用默认的列分隔符，也就是上面的^A来分割，这样导出来的数据很不直观，看起来很不方便！

如果你用的Hive版本是0.11.0，那么你可以在导出数据的时候来指定列之间的分隔符（可以参见本博客的《Hive0.11查询结果保存到文件并指定列之间的分隔符》），操作如下：

hive> insert overwrite local directory '/home/iteblog/local'
    > row format delimited
    > fields terminated by '\t'
    > select * from wyp;

[wyp@master ~/local]$ vim 000000_0
5       wyp1    23      131212121212
6       wyp2    24      134535353535
7       wyp3    25      132453535353
8       wyp4    26      154243434355
1       wyp     25      13188888888888
2       test    30      13888888888888
3       zs      34      899314121

这个很不错吧！

其实，我们还可以用hive的 -e 和 -f 参数来导出数据。其中-e 表示后面直接接带双引号的sql语句；而-f是接一个文件，文件的内容为一个sql语句，如下：

　　
[wyp@master ~/local]$  hive -e "select * from wyp" >> local/wyp.txt
[wyp@master ~/local]$  cat wyp.txt
5       wyp1    23      131212121212
6       wyp2    24      134535353535
7       wyp3    25      132453535353
8       wyp4    26      154243434355
1       wyp     25      13188888888888
2       test    30      13888888888888
3       zs      34      899314121

得到的结果也是用 \t 分割的。也可以用-f参数实现：

　　
[wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql
select * from wyp
[wyp@master ~/local]$ hive -f wyp.sql >> local/wyp2.txt

上述语句得到的结果也是 \t 分割的。