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谈到了Hive中几种数据的导入方式，不同的数据导入方式用途不一样。今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式。可以根据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：（1）、导出到本地文件系统；（2）、导出到HDFS中；（3）、导出到Hive的另一个表中。为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。
一、导出到本地文件系统
hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'
> select * from wyp;
这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成，运行完这条语句之后，将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp目录下生成文件，这个文件是Reduce产生的结果（这里生成的文件名是000000_0），我们可以看看这个文件的内容：
[wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_0
5^Awyp1^A23^A131212121212
6^Awyp2^A24^A134535353535
7^Awyp3^A25^A132453535353
8^Awyp4^A26^A154243434355
1^Awyp^A25^A13188888888888
2^Atest^A30^A13888888888888
3^Azs^A34^A899314121
可以看出，这就是wyp表中的所有数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A(ascii码是\00001)。
和导入数据到Hive不一样，不能用insert into来将数据导出：
hive> insert into local directory '/home/wyp/wyp'
> select * from wyp;
NoViableAltException(79@[])
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:683)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:30667)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:28421)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:28306)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:28100)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:1213)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:928)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:190)
at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:418)
at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:337)
at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:902)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:259)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:216)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:413)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:756)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:614)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
FAILED: ParseException line 1:12 missing TABLE at 'local' near 'local' in select clause
line 1:18 cannot recognize input near 'directory' ''/home/wyp/wyp'' 'select' in select clause
二、导出到HDFS中
和导入数据到本地文件系统一样的简单，可以用下面的语句实现：
hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs'
> select * from wyp;
将会在HDFS的/home/wyp/hdfs目录下保存导出来的数据。注意，和导出文件到本地文件系统的HQL少一个local，数据的存放路径就不一样了。
三、导出到Hive的另一个表中
其实这个在《Hive几种数据导入方式》文中就用到了，这也是Hive的数据导入方式，如下操作：
hive> insert into table test
> partition (age='25')
> select id, name, tel
> from wyp;
#####################################################################
这里输出了一堆Mapreduce任务信息，这里省略
#####################################################################
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec
OK
Time taken: 19.125 seconds
hive> select * from test;
OK
5 wyp1 131212121212 25
6 wyp2 134535353535 25
7 wyp3 132453535353 25
8 wyp4 154243434355 25
1 wyp 13188888888888 25
2 test 13888888888888 25
3 zs 899314121 25
Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 7 row(s)
细心的读者可能会问，怎么导入数据到文件中，数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢？其实在Hive 0.11.0版本之间，数据的导出是不能指定列之间的分隔符的，只能用默认的列分隔符，也就是上面的^A来分割，这样导出来的数据很不直观，看起来很不方便！
如果你用的Hive版本是0.11.0，那么你可以在导出数据的时候来指定列之间的分隔符（可以参见本博客的《Hive0.11查询结果保存到文件并指定列之间的分隔符》），操作如下：
hive> insert overwrite local directory '/home/yangping.wu/local'
> row format delimited
> fields terminated by '\t'
> select * from wyp;
[wyp@master ~/local]$ vim 000000_0
5 wyp1 23 131212121212
6 wyp2 24 134535353535
7 wyp3 25 132453535353
8 wyp4 26 154243434355
1 wyp 25 13188888888888
2 test 30 13888888888888
3 zs 34 899314121
这个很不错吧！
其实，我们还可以用hive的-e和-f参数来导出数据。其中-e 表示后面直接接带双引号的sql语句；而-f是接一个文件，文件的内容为一个sql语句，如下：
[wyp@master ~/local]$ hive -e "select * from wyp" >> local/wyp.txt
[wyp@master ~/local]$ cat wyp.txt
5 wyp1 23 131212121212
6 wyp2 24 134535353535
7 wyp3 25 132453535353
8 wyp4 26 154243434355
1 wyp 25 13188888888888
2 test 30 13888888888888
3 zs 34 899314121
得到的结果也是用\t分割的。也可以用-f参数实现：
[wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql
select * from wyp
[wyp@master ~/local]$ hive -f wyp.sql >> local/wyp2.txt
上述语句得到的结果也是\t分割的。
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