需求：导出一个月数据提供测试分析
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实施：
直接hive -e “xxxxx”> testdata.txt
然后看输出信息，map%1 %2 %3...... %100，但是reduce一直是0%，等啊等，等了十几个小时，还是0%，最后杀掉进程，再试了几次，现象一样，可知每次等十几个小时，一转眼，两天了。
于是怀疑集群有问题，排查了好久，没发现问题。
又怀疑where条件有问题，折腾了半天还是一样。
后来加上了limit先看看有没有结果，有的话就证明语法没错；果然limit 10很快就出来了10条记录，语法正确。
又接着换了spark去提取，总是报buffer不足，加到原来10倍，还提示不足。
难道数据这么大？
准备count一下，等等等，一个月总共2亿8千万多条，mygod！！！我错了
于是先用hive导出一天的数据，等等等，重定性写文件就写了20分钟，我心想这得有多少啊，等写完了用wc -l 一看，800多万条，文件大小4G，哦哦哦，顿时明白了，不是集群问题，是因为数据太多reduce执行很慢。
最后，估算了每条约是600B，然后每天取1000条，连续取7天，最后文件大小约4MB
命令如下：
hive -e "set hive.cli.print.header=true;use dw;select * from aem where day ='2015-08-24' limit 1000" > aem_pg_8_24_30.txt
hive -e "use dw;select * from aem where day ='2015-08-25' limit 1000" >> aem_pg_8_24_30.txt
hive -e "use dw;select * from aem where day ='2015-08-26' limit 1000" >> aem_pg_8_24_30.txt
hive -e "use dw;select * from aem where day ='2015-08-27' limit 1000" >> aem_pg_8_24_30.txt
hive -e "use dw;select * from aem where day ='2015-08-28' limit 1000" >> aem_pg_8_24_30.txt
hive -e "use dw;select * from aem where day ='2015-08-29' limit 1000" >> aem_pg_8_24_30.txt
hive -e "use dw;select * from aem where day ='2015-08-30' limit 1000" >> aem_pg_8_24_30.txt
收获：
大数据处理的思路要稍微不同。首先估算数据量，这个很重要；然后确定导出方式，太大的话缩小颗粒度，多次导出。
思路很重要！思路很重要！思路很重要！
