用大数据分析应用求要求：将archer,assassin,mage,support,tank,以上五张表load加载hdfs,并映射成功hive。 1，创建分区表 2，使用load加载数据 3，检查验证

在Hadoop生态系统中，包括HDFS (Hadoop Distributed File System) 和 Hive，进行大数据分析首先需要设置好环境并理解基本操作步骤。以下是处理你所提到的五个角色表（Archer、Assassin、Mage、Support、Tank）的数据处理过程：

1. **创建分区表**:
- 首先，在Hive中创建一个新的分区表，通常会基于某个日期字段或者其他业务关键字段作为分区键。例如，你可以创建一个名为`character_stats`的表，结构类似这样：

     CREATE TABLE character_stats (
       id INT,
       role STRING,
       ...其他字段...
     ) PARTITIONED BY (date STRING);

- 这里假设`id`为主键，`role`表示角色。

2. **加载数据到HDFS**:
- 使用Hive的`LOAD DATA INPATH`命令从源目录（比如本地文件夹或者外部存储系统）将数据加载到Hive表。例如：

     LOAD DATA LOCAL INPATH 'path_to_your_data/的角色文件*' INTO TABLE character_stats partition (date = 'your_date');

- 如果数据分布在不同文件夹下，可以用通配符`*`匹配所有对应角色的文件，并指定分区值。

3. **检查和验证**:
- 使用`DESCRIBE EXTENDED`或`SHOW TABLE STATS`命令检查表结构和分区信息是否正确加载：

     DESCRIBE EXTENDED character_stats;

- 或者通过SQL查询验证数据是否已经按预期分块存储：

     SELECT * FROM character_stats WHERE date = 'your_date';

- 检查结果应包含各个角色的数据记录，并且数据量和日期分区应该匹配。