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概述
使用 Presto 查詢Hive中的數據恐怕是最常用的了。Hive 連接器就允許查詢在 Hive 數據倉庫中的數據。Hive 由下面三個組件組成：
- 存儲在 HDFS 或者 Amazon S3 中的各種各樣格式的數據文件。
- 用於映射模式與表的元數據。這些元數據被存儲在一個數據庫中，比如 MySQL， 並且可以用過 Hive 的元數據服務盡情存取。
- 叫做 HiveQL 的查詢語言。
Presto 僅僅使用前兩個組件：數據與元數據。而不使用 HiveSQL 或者 Hive 的任何執行環境。
支持的文件格式
現在（0.183）的 Hive 連接器支持的文件格式如下：
- ORC
- Parquet
- Avro
- RCFile
- SequenceFile
- JSON
- Text
配置
Hive 連接器支持 Apache Hadoop 2.x 與從其衍生出來的平臺，比如 CDH 5 與 Hortonworks。
在 etc/catalog/hive.properties 中配置如下內容來掛載 hive-hadoop2 連接器作爲 hive catalog。其中的 hive.metastore.uri 就是指定 Hive 元數據的地址，請很據實際情況修改。
connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://example.net:9083
多個 Hive 集羣
如果你需要更多的 catalogs，你可以再次在 etc/catalog 添加另一個 Hive 連接器的相關配置文件，且配置文件的的名字要與其他不同。
HDFS 配置
在最基礎的設置中，Presto 會自動配置 HDFS 的客戶端，不需要任何的配置文件。但是在一些情況下，比如使用同盟 HDFS 或者 NameNode 高可用，爲了能夠正常存取 HDFS 集羣，就需要另外配置 HDFS 客戶端選項。爲了達到目的，就需要設置 hive.config.resources 屬性來引用你的 HDFS 配置文件：
hive.config.resources=/etc/hadoop/conf/core-site.xml,/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml
最好只在需要配置文件的時候才進行配置，並且儘量精簡配置文件中中的屬性，額外的屬性可能會造成問題。
而且在所有的 Presto 節點中都要存在該配置文件。如果你直接引用的 hadoop 的配置文件，別忘了將配置文件拷貝到沒有 Hadoop 存在的節點上。
HDFS 用戶名
如果 HDFS 沒有使用 Kerberos， Presto進程將會使用系統用戶來存取 HDFS。你可以通過配置 JVM 系統屬性 HADOOP_USER_NAME 來指定用戶名。比如當前使用 hdfs_user 作爲存取 HDFS 的用戶名：
-DHADOOP_USER_NAME=hdfs_user
Presto 中的數據類型轉換
- varchar 可以和 tinyint, smallint, integer, bigint 互相轉換。
- real 可以轉成 double。（real 是什麼）
- 整型的可以擴大範圍轉換，比如 tinyint 轉 smallint。
如果類型轉換失敗，就會返回 null。
一些例子
一般的查詢語法與 HiveQL 都是相同的，下面介紹些操作模式（數據庫）與表的例子。
創建一個名叫 web 的模式（數據庫），並存儲在 S3 中：
CREATE SCHEMA hive.web
WITH (location = 's3://my-bucket/')
在 web 中創建一個名叫page_views 的表，使用 ORC 的格式進行存儲；添加分區 ds， country；使用 user_id 進行分桶，且數目爲 50 個。
CREATE TABLE hive.web.page_views (
view_time timestamp,
user_id bigint,
page_url varchar,
ds date,
country varchar
)
WITH (
format = 'ORC',
partitioned_by = ARRAY['ds', 'country'],
bucketed_by = ARRAY['user_id'],
bucket_count = 50
)
刪除一個分區中的數據：
DELETE FROM hive.web.page_views
WHERE ds = DATE '2016-08-09'
AND country = 'US'
創建一個外部表，名叫 request_logs:
CREATE TABLE hive.web.request_logs (
request_time timestamp,
url varchar,
ip varchar,
user_agent varchar
)
WITH (
format = 'TEXTFILE',
external_location = 's3://my-bucket/data/logs/'
)
刪除這個外部表，且只會刪除元數據，不會刪除表的數據。
DROP TABLE hive.web.request_logs
刪除一整個模式：
DROP SCHEMA hive.web
Hive 連接器的限制
Delete 僅僅在 where 語句中指定的是分區字段的時候纔可用。
End!!