但行好事，莫问前程

本文目的为告诉读者在如何通过java实现一个UDF—>在linux下如何将该UDF打包成一个jar—>在hive中如何引入这个jar—>以及在此基础上定义函数。相信读者读完本文，一定可以自己实际定义任何所需的UDF。 废话不多少，直接看实例。假设想定义一个能够根据人的生日来计算他的星座的函数。步骤一:准备一份样例数据，我们将其写入文件bigdata.txt中，并放在某个路径下（例如

在hive中提供了一种“严格模式”的设置来阻止用户执行可能会带来未知不好影响的查询。 设置属性hive.mapred.mode 为strict能够阻止以下三种类型的查询：1、  除非在where语段中包含了分区过滤，否则不能查询分区了的表。这是因为分区表通常保存的数据量都比较大，没有限定分区查询会扫描所有分区，耗费很多资源。Table:  logs(…) partitioned b

一、给表分区这个都知道，默认一个表的数据都是放在一个目录下的，对表分区，能够创建一些子目录，查询的时候，指定相应的条件能够实现只去相应的分区下查找数据，。 那么，什么情况下应该对表分区呢？ 1）表非常的大。读整表会耗时很久 2）对表的查询几乎总是要涉及到用来分区的行作为刷选条件。如果对该表的查询几乎都不会采用分区行来作为条件，对表分区就没多大意义了，有时甚至还会适得其反。