今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。
根据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：
（1）、导出到本地文件系统；
（2）、导出到HDFS中；
（3）、导出到Hive的另一个表中。
为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。
一、导出到本地文件系统
根据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：
（1）、导出到本地文件系统；
（2）、导出到HDFS中；
（3）、导出到Hive的另一个表中。
为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。
一、导出到本地文件系统
hive> insert overwrite local directory /home/wyp/wyp
> select * from wyp;
这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成，运行完这条语句之后，将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp目录下生成文件，这个文件是Reduce产生的结果（这里生成的文件名是000000_0），我们可以看看这个文件的内容：
[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
可以看出，这就是wyp表中的所有数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A(ascii码是 0001)。
二、导出到HDFS中
和导入数据到本地文件系统一样的简单，可以用下面的语句实现：
hive> insert overwrite directory /home/wyp/hdfs
> select * from wyp;
三、导出到Hive的另一个表中
这也是Hive的数据导入方式，如下操作：
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)
指定输出结果列之间的分隔符：
再次看出输出的结果
结果好看多了。如果是map类型可以用下面语句来分割map的key和value
hive> insert overwrite local directory /home/wyp/Documents/result
hive> row format delimited
hive> fields terminated by
hive> select * from test;
196 242 3
186 302 3
22 377 1
244 51 2
结果好看多了。如果是map类型可以用下面语句来分割map的key和value
hive> insert overwrite local directory ./test-04
hive> row format delimited
hive> FIELDS TERMINATED BY
hive> COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ,
hive> MAP KEYS TERMINATED BY :
hive> select * from src;
根据上面内容，我们来进一步操作：
hive> insert overwrite local directory /home/yangping.wu/local
> row format delimited
> fields terminated by
> 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
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
[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 分割的。