1）加载到普通表
--加载本地文本文件内容（要与hive表字段分隔符顺序都要一致）
load data local inpath '/home/hadoop/orders.csv' overwrite into table orders;
1> 若是数据源在HDFS上，则 load data inpath 'hdfs://master:9000/user/orders' overwrite into table orders;
2) 加载到分区表
load data local inpath '/home/hadoop/test.txt' overwrite into table test partition (dt='2017-09-09');
1> partition 是指定这批数据放入分区2017-09-09中；
3）加载分桶表
--先建立普通临时表
create table orders_tmp
(
user_id int,
user_name string,
create_time string
)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;
--数据载入临时表
load data local inpath '/home/hadoop/lead.txt' overwrite into table orders_tmp;
--导入分桶表
set hive.enforce.bucketing = true;
insert overwrite table orders select * from orders_tmp;
4) 导出数据
--导出数据，是将hive表中的数据导出到本地文件中；
insert overwrite local directory '/home/hadoop/orders.bak2017-12-28' select * from orders;
【去掉local关键字，也能够导出到HDFS上】
5）插入数据
--insert select ； {}中的内容可选
insert overwrite table order_tmp {partition (dt='2017-09-09')} select * from orders;
--一次遍历屡次插入
from orders
insert overwrite table log1 select company_id,original where company_id = '10086'
insert overwrite table log1 select company_id,original where company_id = '10000'
[每次hive查询，都会将数据集整个遍历一遍，当查询结果会插入过个表中时，能够采用以上语法，将一次遍历写入过个表，以达到提升效率的目的。]
6）复制表
--复制表是将源表的结构和数据复制并建立为一个新表，复制过程当中，能够对数据进行筛选，列能够进行删减
create table order
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile
as
select leader_id,order_id,'2017-09-09' as bakdate from orders
where create_time < '2017-09-09';
[备份orders表中日期小于2017-09-09的内容到order中，选中了leader_id,order_id，添加了一个bakdate列]
7）克隆表
--只克隆源表的全部元数据，可是不复制源表的数据
create table orders like order;
8）备份表
--将orders_log数据备份到HDFS上命名为 /user/hive/action_log.export；备份是备份表的元数据和数据内容
export table orders_log partition (dt='2017-09-09') to '/user/hive/action_log.export';
9) 还原表
import table orders_log from '/user/hive/action_log.export';