hive insert into values 多行

### 回答1：
Hive中的insert into values语句可以用于向表中插入多行数据。具体操作步骤如下：

1. 打开Hive命令行界面，连接到Hive数据库。

2. 创建一个表，定义表结构和字段类型。

3. 使用insert into values语句，向表中插入多行数据。每行数据用括号括起来，多行数据用逗号分隔。

例如，假设我们有一个名为student的表，包含id、name和age三个字段，可以使用以下命令向表中插入多行数据：

insert into student values (1, '张三', 20), (2, '李四', 22), (3, '王五', 21);

执行完毕后，表中就会插入三行数据，分别对应id为1、2、3的学生信息。

### 回答2：
在Hive中，我们经常需要从一个数据源中读取数据，并将这些数据插入到一个表中。当我们需要插入多行数据时，我们可以使用INSERT INTO VALUES语句。

INSERT INTO VALUES语句的语法如下：

INSERT INTO TABLE table_name [PARTITION (partition_key = 'partition_value', ...)] VALUES (value1, value2, ...), (value1, value2, ...), ... ;

其中，table_name是要插入数据的表的名称，partition_key和partition_value是可选的分区键与分区值。VALUES子句指定了要插入的值，可以一次插入多行数据，每行数据都用括号括起来，并用逗号分隔每个值。

例如，如果我们有一个表，名为sales_info，包含三列：sales_date、product_name和sales_price。现在我们要向该表中插入多行数据，可以使用以下Hive语句：

INSERT INTO TABLE sales_info VALUES ('2022-01-01', 'product1', 100), ('2022-01-01', 'product2', 200), ('2022-01-02', 'product3', 300);

此语句将向sales_info表中插入三行数据，分别是2022年1月1日销售的product1和product2，以及2022年1月2日销售的product3，它们的销售价格分别为100、200和300元。

在使用INSERT INTO VALUES语句时需要注意以下几点：

1. 插入的数据类型必须与表字段的数据类型相匹配，否则会出现类型不匹配的错误。
2. 插入多行数据时，所有行的字段数必须相同，否则会报错。
3. 如果目标表指定了分区，则在插入数据时需要指定分区键与分区值。

总之，使用INSERT INTO VALUES语句可以方便地向Hive表中插入多行数据，可以大大提高数据处理的效率。

### 回答3：
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，可以通过SQL方式进行数据查询和处理，非常适合大数据处理。而在Hive中使用INSERT INTO VALUES进行多行插入的操作，可以通过以下几种方式实现。

1. 使用多个INSERT INTO VALUES语句。

这种方式比较简单，即一次插入一行数据，在多个语句中分别插入多行数据。例如：

INSERT INTO TABLE t1 VALUES (1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C');

这种方式对于数据量比较小的情况下十分方便，但是对于数据量较大的情况来说，需要执行 多次插入操作，耗时较长。

2. 使用INSERT INTO SELECT语句。

相比于第一种方式，INSERT INTO SELECT语句可以实现一次性插入多行数据，效率更高。例如：

INSERT INTO TABLE t1 SELECT 1, 'A' UNION ALL
SELECT 2, 'B' UNION ALL
SELECT 3, 'C';

这种方式通过SELECT语句来实现多行插入，可以实现一次性插入多行数据，效率更高。

3. 使用LOAD DATA语句

在Hive中，还可以使用LOAD DATA的方式来实现多行插入数据。例如：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data.txt' INTO TABLE t1;

这种方式同样可以一次性插入多行数据，但是需要将数据存储在本地，并且需要指定数据的路径。不过相比于第二种方式，LOAD DATA方式支持更多种数据格式，可以对数据进行更加灵活的处理和转换。

综上所述，Hive中可以通过多种方式实现INSERT INTO VALUES多行插入，可以根据不同的场景和数据特点来选择不同的方式。