hive读写文件过程

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于大数据集的存储和分析。它并不直接操作文件，而是通过HDFS（Hadoop Distributed File System）来处理数据。Hive将SQL-like的查询语言转换成MapReduce任务，然后运行在Hadoop上。

**读取文件过程**：
1. **加载数据**: 当你在Hive中创建表并指定数据源是文件时（例如`CREATE TABLE table_name LOCATION 'hdfs://path/to/file';`），Hive会自动将文件添加到其元数据仓库中，作为该表的数据源。
2. **查询阶段**: 当你需要查询数据时，Hive会解析SQL查询，并将其转化为一系列MapReduce任务。对于文件数据，这通常涉及到Hadoop JobTracker协调作业执行，Mapper和Reducer处理数据。
3. **数据分片**: Hive将数据分为小块（即分片）以便于分布式计算，每个分片可能对应文件的一个部分。
4. **读取数据**: Mapper从HDFS中读取分片对应的文件数据，对它们进行预处理（如过滤、聚合等）。

**写入文件过程**：
1. **结果持久化**: 如果查询的结果需要保存，Hive会在默认的位置生成临时文件或直接写入HDFS的指定路径，这个路径可以是你事先创建好的外部表或分区表。
2. **合并结果**: 对于大表或频繁更新的操作，可能会有合并步骤，确保所有分区的数据都保存在一个地方。
3. **优化**: Hive可能会选择合适的压缩算法来减小磁盘空间占用，比如Snappy或Gzip。
4. **清理**: 查询完成后，Hive会删除中间数据，除非你指定了保存临时结果。