企业相关服务器资源分配:平均有600个活跃节点，每个节点可用内存约200G，可用memorytotal:116T1，* * sethive. exec . parallel true；* *启用作业并行度:基本上每个hql 脚本都会启用该参数，默认并行度为8。如果集群资源充足，可以增加作业并行数:sethive. exec . parallel . thread . number 16；(我在企业生产中很少用这个，但我一直用默认值，因为我怕因为消耗资源太多而影响其他任务，我可能会被运维部门抓到，邮件通报批评。
1。语法(1)loaddata:表示加载数据(2)local:表示将数据从本地加载到hivetable；否则，将数据从HDFS加载到hive table (3)inpath:表示加载数据的路径(4)overwrite:表示覆盖表中的现有数据。否则，意味着添加(5)intotable:加载哪个表；(6)学生:具体表格；(7)分区:上传到指定分区；2.实际案例(0)创建表格；(1)将本地文件加载到hive(2)将HDFS文件加载到。将文件上传到HDFS并在HDFS加载数据(3)加载数据覆盖表中的现有数据将文件上传到HDFS并加载数据覆盖表1中的现有数据。创建分区表2。基本上插入数据3。插入基本模式(根据单个表的查询结果)4 .插入多个模式(根据多个表的查询结果)(有问题，根据查询结果创建一个表(查询结果会添加到新创建的表中)。1.创建一个表并在hdfs上指定位置。2.将数据上传到hdfs。3.注意:先导出数据，再导入数据。
楼主说的是Hive，不是HBase。将数据从Oracle头导出到平面文件后，将其导入HDFS。Hive中的表结构要手工确定。建表可以通过写一个小程序来实现。根据oracle字典表和hive的建表规则，每个地方使用hive的情况不同，建表也不同。数据加载可以通过sqoop来实现。可以安装SQOOP，注意是HADOOP对应的这个版本，不然会有一些问题。
楼主说的是Hive，不是HBase。将数据从Oracle头导出到平面文件后，将其导入HDFS。Hive中的表结构要手工确定。建表可以通过写一个小程序来实现。根据oracle字典表和hive的建表规则，每个地方使用hive的情况不同，建表也不同。数据加载可以通过sqoop来实现。可以安装SQOOP，注意是HADOOP对应的这个版本，不然会有一些问题。
