set hive.insert.into.external.tables=true;
在Apache Hive中，通过INSERT INTO语句向外部表（External Table）插入数据时，有一些注意事项和限制。外部表是Hive中的一种特殊表，它与Hive管理的存储位置外部的数据进行关联，而不是将数据移动到Hive的默认存储位置。
以下是有关向外部表插入数据的一些建议和注意事项：
INSERT INTO外部表的基本语法：
INSERT INTO TABLE external_table_name [PARTITION (partition_column1[=value1], ...)]
[VALUES(values_row1), ... | select_statement];
数据存储位置：
分区表的处理：
PARTITION子句中指定。数据格式和字段映射：
覆盖现有数据：
INSERT INTO语句将追加数据到外部表。如果需要覆盖现有数据，可以使用INSERT OVERWRITE语句。示例：
INSERT OVERWRITE TABLE external_table_name [PARTITION (partition_column1[=value1], ...)]
[VALUES(values_row1), ... | select_statement];
请注意，使用INSERT OVERWRITE将删除外部表中的所有数据，并用新的数据进行替换。
总体而言，插入外部表时，确保理解外部表的特性以及数据存储的位置是非常重要的。在插入操作之前，最好先对外部表的结构和数据存储位置进行仔细检查。
set hive.insert.into.multilevel.dirs
在 Hive 中，插入数据到多级目录（multilevel directories）是指在分区表中的不同分区级别创建多层子目录，以更好地组织和存储数据。这在管理大量分区数据时可以提供更好的结构化和性能。
以下是一些关于在 Hive 中插入数据到多级目录的一般指导：
创建分区表： 首先，确保你已经创建了一个分区表，并定义了所需的分区列。例如：
CREATE TABLE multilevel_table (col1 INT, col2 STRING)
PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT);
插入数据到多级目录： 使用 INSERT INTO 语句插入数据时，确保指定了每个分区列的值，以确保数据被正确地存储在多级目录结构中。
INSERT INTO TABLE multilevel_table PARTITION (year=2022, month=1, day=1)
VALUES (1, 'data1'), (2, 'data2');
这将把数据插入到 year=2022/month=1/day=1 这样的目录结构中。
使用动态分区插入： 你也可以使用动态分区插入数据，这样可以更方便地处理多个分区值。例如：
INSERT INTO TABLE multilevel_table
PARTITION (year, month, day)
VALUES (2022, 1, 2, 3, 'data3'), (2022, 1, 3, 4, 'data4');
在这个例子中，year、month、day 是动态指定的分区列，数据将被插入到对应的目录。
使用多个分区列： 如果表有多个分区列，确保在插入数据时指定所有分区列的值。
INSERT INTO TABLE multilevel_table PARTITION (year=2022, month=1, day=1)
VALUES (1, 'data1'), (2, 'data2');
请根据你的分区表结构和需要的目录层级来调整插入语句。这样的多级目录结构对于数据管理和查询性能的提升是有帮助的。
在 Hive 中，hive.int.timestamp.conversion.in.seconds是一个配置属性，用于指定是否将整数类型的时间戳（例如UNIX时间戳）转换为秒而不是毫秒。这个属性的设置可能会影响到时间戳的解析和处理。
如果将hive.int.timestamp.conversion.in.seconds配置为true，则表示Hive将整数类型的时间戳按秒解释。如果设置为false，则时间戳将按照默认的毫秒解释。
以下是一个示例配置：
<property>
<name>hive.int.timestamp.conversion.in.seconds</name>
<value>true</value>
</property>
在这个示例中，配置被设置为true，表示Hive应该按秒解释整数类型的时间戳。
这个配置属性的作用在于兼容处理整数类型的时间戳，因为在不同的系统和数据源中，时间戳的单位可能不同。一些系统使用毫秒，而另一些系统使用秒。
请注意，在使用此配置属性时，确保你的数据和查询逻辑与选择的时间戳单位一致，以避免不正确的时间解释。查看你所使用的Hive版本的官方文档，以确保获取准确的信息。
在 Apache Hive 中，hive.io.rcfile.record.buffer.size 是一个配置属性，用于指定 RCFile 格式的记录缓冲区大小。RCFile 是一种列式存储格式，用于在 Hive 中存储表数据。记录缓冲区大小配置项影响着数据写入和读取的性能。
以下是一些关于 hive.io.rcfile.record.buffer.size 配置属性的一般信息：
hive.io.rcfile.record.buffer.size4194304 字节（4 MB）。在 Hive 配置文件（通常是 hive-site.xml）中，你可以进行如下配置：
<property>
<name>hive.io.rcfile.record.buffer.size</name>
<value>4194304</value>
</property>
这里的 value 可以根据你的需求进行调整。如果你的表中的记录较大，增大缓冲区大小可能会带来性能优势。
请注意，配置项的影响因实际使用情况而异，建议在进行更改之前对性能进行测试和评估。另外，确保查看你所使用的 Hive 版本的官方文档，以获取最准确的配置信息。
在 Apache Hive 中，hive.io.rcfile.record.interval 是一个配置属性，用于指定 RCFile 格式的记录间隔大小。RCFile 是一种列式存储格式，用于在 Hive 中存储表数据。记录间隔配置项影响着数据写入和读取的性能。
以下是关于 hive.io.rcfile.record.interval 配置属性的一般信息：
hive.io.rcfile.record.interval10 条记录。在 Hive 配置文件（通常是 hive-site.xml）中，你可以进行如下配置：
<property>
<name>hive.io.rcfile.record.interval</name>
<value>10</value>
</property>
这里的 value 可以根据你的需求进行调整。如果你的表中的记录较小且写入速度较为重要，减小记录间隔可能会带来性能优势。
请注意，配置项的影响因实际使用情况而异，建议在进行更改之前对性能进行测试和评估。另外，确保查看你所使用的 Hive 版本的官方文档，以获取最准确的配置信息。
在 Apache Hive 中，hive.io.rcfile.tolerate.corruptions 是一个配置属性，用于指定 RCFile 格式是否容忍数据损坏。RCFile 是一种列式存储格式，用于在 Hive 中存储表数据。
以下是关于 hive.io.rcfile.tolerate.corruptions 配置属性的一般信息：
hive.io.rcfile.tolerate.corruptionsfalse。hive.io.rcfile.tolerate.corruptions 设置为 true，则 Hive 将尝试容忍 RCFile 中的数据损坏，以尽可能地读取尽可能多的有效数据。如果设置为 false，则 Hive 在遇到数据损坏时可能会引发错误。在 Hive 配置文件（通常是 hive-site.xml）中，你可以进行如下配置：
<property>
<name>hive.io.rcfile.tolerate.corruptions</name>
<value>true</value>
</property>
这里的 value 可以根据你的需求进行调整。如果你的数据源中可能存在一些损坏的数据，设置为 true 可以允许 Hive 尽可能读取有效的部分数据。
请注意，配置项的影响因实际使用情况而异，建议在进行更改之前对性能进行测试和评估。确保查看你所使用的 Hive 版本的官方文档，以获取最准确的配置信息。
在 Apache Hive 中，hive.io.sarg.cache.max.weight.mb 是一个配置属性，用于指定在执行基于SARG（Search Argument）的查询时，SARG缓存的最大权重大小。SARG是一种谓词下推优化技术，用于在查询时提高性能，只读取满足特定条件的数据。
以下是关于 hive.io.sarg.cache.max.weight.mb 配置属性的一般信息：
hive.io.sarg.cache.max.weight.mb-1，表示不设置特定的缓存大小。在 Hive 配置文件（通常是 hive-site.xml）中，你可以进行如下配置：
<property>
<name>hive.io.sarg.cache.max.weight.mb</name>
<value>1024</value>
</property>
在这个示例中，hive.io.sarg.cache.max.weight.mb 被设置为1024 MB，表示SARG缓存的最大权重为1 GB。
请注意，如果将该值设置为负数，表示没有明确的最大缓存大小限制。调整此配置可能对查询性能产生影响，具体的最佳值取决于查询模式、数据规模以及硬件配置等因素。
确保查看你所使用的 Hive 版本的官方文档，以获取最准确的配置信息。
在 Apache Hive 中，hive.join.cache.size 是一个配置属性，用于指定在执行 MapJoin 操作时，Hive 应该使用的最大缓存大小。MapJoin 是一种处理连接操作的方式，其中一张表被缓存在内存中，以提高查询性能。
以下是关于 hive.join.cache.size 配置属性的一般信息：
hive.join.cache.size25000，表示缓存的最大行数为 25000 行。实际上，该值并不代表字节大小，而是连接表的行数。在 Hive 配置文件（通常是 hive-site.xml）中，你可以进行如下配置：
<property>
<name>hive.join.cache.size</name>
<value>25000</value>
</property>
在这个示例中，hive.join.cache.size 被设置为 25000 行。你可以根据实际场景和系统资源的情况来调整这个值。
请注意，调整这个值可能会影响到内存的使用，因此在进行更改之前建议进行测试和评估。确保查看你所使用的 Hive 版本的官方文档，以获取最准确的配置信息。
在 Apache Hive 中，hive.join.emit.interval 是一个配置属性，用于指定 MapJoin 操作在生成输出之前等待的最大时间间隔。MapJoin 是一种连接操作，其中一张表被缓存在内存中，以提高查询性能。
以下是关于 hive.join.emit.interval 配置属性的一般信息：
hive.join.emit.interval1000 毫秒（1秒）。在 Hive 配置文件（通常是 hive-site.xml）中，你可以进行如下配置：
<property>
<name>hive.join.emit.interval</name>
<value>1000</value>
</property>
在这个示例中，hive.join.emit.interval 被设置为 1000 毫秒。你可以根据实际场景和系统资源的情况来调整这个值。
请注意，通过调整这个值，你可以影响 MapJoin 操作在生成输出之前的等待时间。在某些情况下，增大等待时间可能有助于提高性能，但要注意可能的延迟和资源使用。确保查看你所使用的 Hive 版本的官方文档，以获取最准确的配置信息。
在 Apache Hive 中，hive.join.inner.residual 是一个配置属性，用于指定是否允许在 MapJoin 操作中生成内部连接的剩余记录。MapJoin 是一种连接操作，其中一张表被缓存在内存中，以提高查询性能。
以下是关于 hive.join.inner.residual 配置属性的一般信息：
hive.join.inner.residualtrue。true，Hive 将尝试生成所有内部连接的剩余记录。如果设置为 false，Hive 将不生成任何内部连接的剩余记录。在 Hive 配置文件（通常是 hive-site.xml）中，你可以进行如下配置：
<property>
<name>hive.join.inner.residual</name>
<value>true</value>
</property>
在这个示例中，hive.join.inner.residual 被设置为 true，表示允许生成内部连接的剩余记录。你可以根据实际场景和查询需求来调整这个值。
请注意，调整这个值可能会影响到查询的结果集，因此在进行更改之前建议进行测试和评估。确保查看你所使用的 Hive 版本的官方文档，以获取最准确的配置信息。