1.将data.csv文件上传到HDFS上，通过邮件发送，然后下载上传。 2.在IDEA编写MapReduce程序对data.csv中带有空值(可以通过判断数组长度来确定是否存在缺失值)的行进行删除 3.将MapReduce处理完成后的数据加载Hive(创建外部表指定location信息来加载数据)中。

好的，这是一个比较常见的数据处理流程，下面我来分别介绍一下每一步的具体操作。

1. 将data.csv文件上传到HDFS上，通过邮件发送，然后下载上传。

首先需要将本地的data.csv文件上传到HDFS上，可以使用以下命令：

hadoop fs -put /path/to/data.csv /path/to/hdfs/

其中，`/path/to/data.csv`是本地文件路径，`/path/to/hdfs/`是HDFS路径，需要根据实际情况进行替换。

接着，可以使用邮件工具将文件发送到指定邮箱，然后在另一台电脑上下载该文件。下载完成后，可以使用以下命令将文件上传到HDFS上：

hadoop fs -put /path/to/data.csv /path/to/hdfs/

2. 在IDEA编写MapReduce程序对data.csv中带有空值(可以通过判断数组长度来确定是否存在缺失值)的行进行删除

在编写MapReduce程序之前，需要先安装Hadoop和MapReduce的开发环境。具体安装步骤可以参考相关文档或教程。

接着，可以在IDEA中创建一个新的Java项目，并添加Hadoop和MapReduce的依赖。然后，在项目中编写MapReduce程序，具体代码如下：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class DeleteRowsWithNullValue {

  public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String line = value.toString();
      String[] fields = line.split(",");
      if (fields.length == 3) { // 判断是否存在缺失值
        context.write(new Text(line), new Text(""));
      }
    }
  }

  public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      context.write(key, new Text(""));
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "Delete Rows With Null Value");
    job.setJarByClass(DeleteRowsWithNullValue.class);
    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setReducerClass(Reduce.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Text.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

该程序的主要作用是删除data.csv中带有空值的行。具体实现是在Map函数中判断每一行的字段数是否为3（假设data.csv中有3个字段），如果是，则说明该行没有缺失值，需要输出到Reducer中；否则，说明该行存在缺失值，不需要输出到Reducer中。最终，Reducer只输出Map传递过来的数据，实现删除带有空值的行的功能。

在编写完程序后，可以在IDEA中打包成jar包，并将该jar包上传到Hadoop集群上。然后，在Hadoop集群上使用以下命令运行程序：

hadoop jar /path/to/DeleteRowsWithNullValue.jar /path/to/hdfs/data.csv /path/to/hdfs/output/

其中，`/path/to/DeleteRowsWithNullValue.jar`是程序的jar包路径，`/path/to/hdfs/data.csv`是需要处理的文件路径，`/path/to/hdfs/output/`是处理结果的输出路径，需要根据实际情况进行替换。

3. 将MapReduce处理完成后的数据加载Hive(创建外部表指定location信息来加载数据)中。

在将MapReduce处理完成后的数据加载到Hive中之前，需要先安装Hive和相关的JDBC驱动。具体安装步骤可以参考相关文档或教程。

接着，可以在Hive中创建一个外部表，并指定数据的路径（即MapReduce处理结果的输出路径），具体代码如下：

CREATE EXTERNAL TABLE data (
  field1 STRING,
  field2 STRING,
  field3 STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/path/to/hdfs/output/';

其中，`field1`、`field2`和`field3`分别对应data.csv中的3个字段，`/path/to/hdfs/output/`是MapReduce处理结果的输出路径，需要根据实际情况进行替换。

创建完外部表后，可以使用以下命令查看数据：

SELECT * FROM data;

至此，整个流程就完成了。