Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能
hive的元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql(推荐) , derby（内嵌数据库）中
hive的组成部分 ：解释器、编译器、优化器、执行器
hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析
hive中的数据表分为内部表、外部表
当删除内部表的时候，表中的数据会跟着一块删除
删除外部表时候，外部表会被删除，外部表的数据不会被删除
使用hive之前需要启动hadoop集群，因为hive需要依赖于hadoop集群进行工作（hive2.0之前）
以下是对hive重复数据处理
先创建一张测试表
建表语句：create table hive_jdbc_test (key string,value string) partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by ‘,‘ stored as textfile
准备的数据
uuid,hello=>0
uuid,hello=>0
uuid,hello=>1
uuid,hello=>1
uuid,hello=>2
uuid,hello=>2
uuid,hello=>3
把数据插入到2018-1-1分区
此时我们对hive表数据进行去重操作
insert overwrite table hive_jdbc_test partition(day=‘2018-1-1‘)
select key,value
from (SELECT *, Row_Number() OVER (partition by key,value ORDER BY value desc) rank
FROM hive_jdbc_test where day=‘2018-1-1‘) t
where t.rank=1;
此时重复数据会被处理完毕
