版权声明： https://blog.csdn.net/weixin_37254888/article/details/79704325
一、hive的介绍及其发展
"27.38.5.159" "-" "31/Aug/2015:00:04:37 +0800" "GET /course/view.php?id=27 HTTP/1.1" "303" "440" - "http://www.micro.com/user.php?act=mycourse" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36" "-" "learn.micro.com"
-》需求：每小时的PV数统计
-》数据采集
-》将日志上传到HDFS
-》数据清洗
-》功能
-》数据字段的提取
"27.38.5.159" "31/Aug/2015:00:04:37 +0800" /course/view.php
-》数据字段的补充（一般存储在RDBMS）
-》用户的信息，订单的信息
-》字段格式化
-》对字段去除双引号
-》31/Aug/2015:00:04:37 +0800 -》 2015-08-31 00::04:37 20150831 00:04:37
-》数据分析（MapReduce）
-》input
-》map
key：小时
value：URL
-》shuffle
key,{url1,url2……}
-》reduce
key,count(url)
-》output
-》如果使用SQL实现
-》创建需要分析的表
hpsk_log{
ip,
time,
url
……
}
-》将小时提取出来
time：20150831000437
select ip,substring(time,9,2) hour,url from hpsk_log;
-》进行每小时的PV统计
预期结果：
hour pv
00 100
01 200
select hour ,count(url) pv from
(select ip,substring(time,9,2) hour,url from hpsk_log)
group by hour;
-》hive分析的本质：
-》将数据文件映射成表，使用SQL进行分析
-》使用MapReduce分析的问题
-》模式固定
-》没有schema，缺少类似于SQL的查询语言
-》开发成本比较高
-》SQL on HADOOP：为Hadoop分析处理提供SQL语言的框架
-》hive
-》presto:facebook开源，内存式的处理，京东用的比较多
-》impala:基于内存式的SQL处理框架
-》spark SQL
-》hive的特点：数据仓库
-》建立在Hadoop之上
-》处理结构化的数据
-》存储依赖于HDSF：hive表中的数据是存储在hdfs之上
-》SQL语句的执行依赖于MapReduce
-》hive的功能：让Hadoop实现了SQL的接口，实际就是将SQL语句转化为MapReduce程序
-》hive的本质就是Hadoop的客户端
二、hive的安装部署及其架构
-》官网：http://hive.apache.org/
-》常用版本
-》0.13.1：提供更多的SQL接口，稳定性更高
-》1.2.1：提供更多的SQL接口，在处理性能方面的优化
-》安装：
-》下载解压
tar -zxvf apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz -C /opt/modules/
-》修改配置文件
-》修改hive-env.sh
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-2.5.0
export HIVE_CONF_DIR=/opt/modules/hive-0.13.1-bin/conf
-》环境变量的功能
-》用于全局访问
-》用于框架集成时的访问
-》创建数据仓库目录（设置同组可读）
bin/hdfs dfs -mkdir /tmp
bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
bin/hdfs dfs -chmod g+w /tmp
bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse
-》启动hive客户端
-》hive的架构
-》metastore
-》功能：用于存储hive中数据库、表、与数据文件的映射
-》存储路径：数据库
-》默认存储在自带的Derby数据库中：metastore_db
-》在企业中一般会修改为MySQL或者oracle数据库
-》client
-》客户端
-》驱动
-》SQL解析器
-》语句优化器
-》物理计划
-》执行
-》Hadoop
-》HDFS：用于存储hive中表的数据
默认的hive的存储路径：/user/hive/warehouse
-》MapReduce
用于hive分析计算，将SQL进行解析并处理
-》hive支持的计算框架
-》MapReduce
-》Tez
-》spark
三、配置MySQL存储metastore
-》默认是Derby数据库存储
-》缺点：Derby存储使用文件存储，同一时间只能启动一个数据库实例
-》安全性不高
-》配置使用MySQL
-》安装MySQL
-》检查是否已安装MySQL
sudo rpm -aq |grep mysql
-》安装
sudo yum install -y mysql-server
-》启动MySQL的服务
sudo service mysqld start
-》配置开机启动
sudo chkconfig mysqld on
-》配置管理员密码
mysqladmin -u root password '123456'
-》进入MySQL
mysql -u root -p
-》配置用户访问权限
-》查看
select User,Host,Password from user;
-》进行授权
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by '123456' with grant option;
-》将其他的用户权限删除
delete from user where host='127.0.0.1';
delete from user where host='localhost';
delete from user where host='bigdata-training01.hpsk.com';
-》刷新权限
flush privileges;
-》重启MySQL
sudo service mysqld restart
-》配置hive使用MySQL存储元数据
-》创建hive-site.xml文件
-》编辑，写入配置项
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://bigdata-training01.hpsk.com:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
-》将连接驱动放入hive的lib目录下
cp /opt/tools/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar lib/
-》启动hive
四、基本命令和常用属性
-》基本命令
-》数据库
create database if not exists student;
show databases;
use student;
-》表
-》将日志文件映射成表
-》表的结构要与日志文件的结构一致
create table if not exists stu_tmp(
number string,
name string
) row format delimited fields terminated by '\t';
-》加载数据
load data local inpath '/opt/modules/hive-0.13.1-bin/student.txt' into table stu_info;
-》查看表
show tables;
-》函数
-》show functions;
-》desc function substring;
-》desc function extended substring;
-》hive的原理
-》所有检索查询运行的是MapReduce
-》hive中的数据库、表在hdfs上都是一个文件目录
-》常用属性的配置
-》数据仓库目录的配置
-》默认值：/user/hive/warehouse
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
<description>location of default database for the warehouse</description>
</property>
-》default数据库默认的存储目录：/user/hive/warehouse
-》启用自定义的日志配置信息
-》将conf目录中的hive-log4j.properties.template重命名
mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties
-》修改日志存储路径
hive.log.threshold=ALL
hive.root.logger=INFO,DRFA
hive.log.dir=/opt/modules/hive-0.13.1-bin/logs
hive.log.file=hive.log
-》显示当前当前数据库
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
<description>Whether to include the current database in the Hive prompt.</description>
</property>
-》显示表头信息
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
<description>Whether to print the names of the columns in query output.</description>
</property>
-》启动hive时，可以查看的帮助命令
-》bin/hive -help
usage: hive
-d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive
commands. e.g. -d A=B or --define A=B
--database <databasename> Specify the database to use
-e <quoted-query-string> SQL from command line
-f <filename> SQL from files
-H,--help Print help information
-h <hostname> connecting to Hive Server on remote host
--hiveconf <property=value> Use value for given property
--hivevar <key=value> Variable subsitution to apply to hive
commands. e.g. --hivevar A=B
-i <filename> Initialization SQL file
-p <port> connecting to Hive Server on port number
-S,--silent Silent mode in interactive shell
-v,--verbose Verbose mode (echo executed SQL to the
console)
-》启动时指定进入某个数据库
bin/hive --database student
-》在命令行执行SQL语句:单条SQL语句
bin/hive -e "show databases"
bin/hive -e "show databases" >> /opt/datas/hive.exec.log
-》在命令行执行一个包含SQL语句的文件：多条sql语句
bin/hive -f /opt/datas/hivetest.sql >> /opt/datas/hive.exec.log
-》运行hive时，传递变量参数（可以是自定义，也可以是配置变量）
bin/hive --hiveconf hive.cli.print.header=false
-》常用的交互式操作
-》退出
exit、quit
-》set命令
-》查看某个属性的值
set hive.cli.print.header;
hive.cli.print.header=false
-》修改某个属性的值，并且立即生效
set hive.cli.print.header=true;
-》!用于在hive shell中执行Linux命令
!ls /;
-》dfs命令用于在hive shell中执行hdfs的命令
dfs -ls /;
dfs -ls /user/hive/warehouse;
五、数据库与表的管理
-》数据库
-》创建
create table if not exists tmp3_table(
number string,
name string
) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/modules/hive-0.13.1-bin/student.txt' into table tmp3_table;
-》本地导入，将本地文件复制到了hdfs上表的目录下
-》hdfs导入，直接将文件移动到了表的目录下
-》第一种
create database if not exists tmp1;
-》第二种：[LOCATION hdfs_path]，指定数据库在hdfs上的目录
create database if not exists tmp2 location '/hive/tmp2';
-》删除
drop database tmp1;
删除非空数据库：
drop database tmp1 cascade;
-》删除时会删除元数据及HDFS的目录
-》查看信息
desc database EXTENDED tmp2;
-》表
-》创建
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
[AS select_statement];
-》第一种：普通方式
create table if not exists tmp3(
col1 type,
col2 type……
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile
location 'hdfs_path';
-》第二种：as：子查询方式
create table tmp3_as as select name from tmp3_table;
-》第三种：like
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
LIKE existing_table_or_view_name
[LOCATION hdfs_path];
create table tmp3_like like tmp3_table;
-》as与like的区别
-》as：将子查询的结果，包括数据和表结构放入的新的表中
-》like:只是复制了表结构
-》删除
drop table tmp3_like;
同时删除元数据和hdfs的存储目录
-》清空
TRUNCATE table tmp3_as;
-》描述
desc tmp3_table;
desc extended tmp3_table;
desc formatted tmp3_table;
-》创建员工表与部门表
create database emp_test;
create table emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' into table emp;
create table dept(
deptno int,
dname string,
loc string
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/datas/dept.txt' overwrite into table dept;
-》hive中表的类型
-》管理表：
Table Type: MANAGED_TABLE
create table emp_m(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' into table emp_m;
drop table emp_m;
-》外部表：EXTERNAL
create EXTERNAL table emp_e(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' into table emp_e;
drop table emp_e;
-》对比
-》管理表：
-》删除时会删除元数据
-》删除时会删除HDFS的数据文件
-》外部表：
-》删除时会删除元数据
-》删除时不会删除HDFS的数据文件，保证了数据的安全性
-》企业中
-》全部创建外部表，同时创建多张表，用于分析不同的业务
-》通过location指定同一份数据源
"27.38.5.159" "-" "31/Aug/2015:00:04:37 +0800" "GET /course/view.php?id=27 HTTP/1.1" "303" "440" - "http://www.micro.com/user.php?act=mycourse" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36" "-" "learn.micro.com"
-》需求：每小时的PV数统计
-》数据采集
-》将日志上传到HDFS
-》数据清洗
-》功能
-》数据字段的提取
"27.38.5.159" "31/Aug/2015:00:04:37 +0800" /course/view.php
-》数据字段的补充（一般存储在RDBMS）
-》用户的信息，订单的信息
-》字段格式化
-》对字段去除双引号
-》31/Aug/2015:00:04:37 +0800 -》 2015-08-31 00::04:37 20150831 00:04:37
-》数据分析（MapReduce）
-》input
-》map
key：小时
value：URL
-》shuffle
key,{url1,url2……}
-》reduce
key,count(url)
-》output
-》如果使用SQL实现
-》创建需要分析的表
hpsk_log{
ip,
time,
url
……
}
-》将小时提取出来
time：20150831000437
select ip,substring(time,9,2) hour,url from hpsk_log;
-》进行每小时的PV统计
预期结果：
hour pv
00 100
01 200
select hour ,count(url) pv from
(select ip,substring(time,9,2) hour,url from hpsk_log)
group by hour;
-》hive分析的本质：
-》将数据文件映射成表，使用SQL进行分析
-》使用MapReduce分析的问题
-》模式固定
-》没有schema，缺少类似于SQL的查询语言
-》开发成本比较高
-》SQL on HADOOP：为Hadoop分析处理提供SQL语言的框架
-》hive
-》presto:facebook开源，内存式的处理，京东用的比较多
-》impala:基于内存式的SQL处理框架
-》spark SQL
-》hive的特点：数据仓库
-》建立在Hadoop之上
-》处理结构化的数据
-》存储依赖于HDSF：hive表中的数据是存储在hdfs之上
-》SQL语句的执行依赖于MapReduce
-》hive的功能：让Hadoop实现了SQL的接口，实际就是将SQL语句转化为MapReduce程序
-》hive的本质就是Hadoop的客户端
二、hive的安装部署及其架构
-》官网：http://hive.apache.org/
-》常用版本
-》0.13.1：提供更多的SQL接口，稳定性更高
-》1.2.1：提供更多的SQL接口，在处理性能方面的优化
-》安装：
-》下载解压
tar -zxvf apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz -C /opt/modules/
-》修改配置文件
-》修改hive-env.sh
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-2.5.0
export HIVE_CONF_DIR=/opt/modules/hive-0.13.1-bin/conf
-》环境变量的功能
-》用于全局访问
-》用于框架集成时的访问
-》创建数据仓库目录（设置同组可读）
bin/hdfs dfs -mkdir /tmp
bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
bin/hdfs dfs -chmod g+w /tmp
bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse
-》启动hive客户端
-》hive的架构
-》metastore
-》功能：用于存储hive中数据库、表、与数据文件的映射
-》存储路径：数据库
-》默认存储在自带的Derby数据库中：metastore_db
-》在企业中一般会修改为MySQL或者oracle数据库
-》client
-》客户端
-》驱动
-》SQL解析器
-》语句优化器
-》物理计划
-》执行
-》Hadoop
-》HDFS：用于存储hive中表的数据
默认的hive的存储路径：/user/hive/warehouse
-》MapReduce
用于hive分析计算，将SQL进行解析并处理
-》hive支持的计算框架
-》MapReduce
-》Tez
-》spark
三、配置MySQL存储metastore
-》默认是Derby数据库存储
-》缺点：Derby存储使用文件存储，同一时间只能启动一个数据库实例
-》安全性不高
-》配置使用MySQL
-》安装MySQL
-》检查是否已安装MySQL
sudo rpm -aq |grep mysql
-》安装
sudo yum install -y mysql-server
-》启动MySQL的服务
sudo service mysqld start
-》配置开机启动
sudo chkconfig mysqld on
-》配置管理员密码
mysqladmin -u root password '123456'
-》进入MySQL
mysql -u root -p
-》配置用户访问权限
-》查看
select User,Host,Password from user;
-》进行授权
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by '123456' with grant option;
-》将其他的用户权限删除
delete from user where host='127.0.0.1';
delete from user where host='localhost';
delete from user where host='bigdata-training01.hpsk.com';
-》刷新权限
flush privileges;
-》重启MySQL
sudo service mysqld restart
-》配置hive使用MySQL存储元数据
-》创建hive-site.xml文件
-》编辑，写入配置项
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://bigdata-training01.hpsk.com:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
-》将连接驱动放入hive的lib目录下
cp /opt/tools/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar lib/
-》启动hive
四、基本命令和常用属性
-》基本命令
-》数据库
create database if not exists student;
show databases;
use student;
-》表
-》将日志文件映射成表
-》表的结构要与日志文件的结构一致
create table if not exists stu_tmp(
number string,
name string
) row format delimited fields terminated by '\t';
-》加载数据
load data local inpath '/opt/modules/hive-0.13.1-bin/student.txt' into table stu_info;
-》查看表
show tables;
-》函数
-》show functions;
-》desc function substring;
-》desc function extended substring;
-》hive的原理
-》所有检索查询运行的是MapReduce
-》hive中的数据库、表在hdfs上都是一个文件目录
-》常用属性的配置
-》数据仓库目录的配置
-》默认值：/user/hive/warehouse
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
<description>location of default database for the warehouse</description>
</property>
-》default数据库默认的存储目录：/user/hive/warehouse
-》启用自定义的日志配置信息
-》将conf目录中的hive-log4j.properties.template重命名
mv hive-log4j.properties.template hive-log4j.properties
-》修改日志存储路径
hive.log.threshold=ALL
hive.root.logger=INFO,DRFA
hive.log.dir=/opt/modules/hive-0.13.1-bin/logs
hive.log.file=hive.log
-》显示当前当前数据库
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
<description>Whether to include the current database in the Hive prompt.</description>
</property>
-》显示表头信息
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
<description>Whether to print the names of the columns in query output.</description>
</property>
-》启动hive时，可以查看的帮助命令
-》bin/hive -help
usage: hive
-d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive
commands. e.g. -d A=B or --define A=B
--database <databasename> Specify the database to use
-e <quoted-query-string> SQL from command line
-f <filename> SQL from files
-H,--help Print help information
-h <hostname> connecting to Hive Server on remote host
--hiveconf <property=value> Use value for given property
--hivevar <key=value> Variable subsitution to apply to hive
commands. e.g. --hivevar A=B
-i <filename> Initialization SQL file
-p <port> connecting to Hive Server on port number
-S,--silent Silent mode in interactive shell
-v,--verbose Verbose mode (echo executed SQL to the
console)
-》启动时指定进入某个数据库
bin/hive --database student
-》在命令行执行SQL语句:单条SQL语句
bin/hive -e "show databases"
bin/hive -e "show databases" >> /opt/datas/hive.exec.log
-》在命令行执行一个包含SQL语句的文件：多条sql语句
bin/hive -f /opt/datas/hivetest.sql >> /opt/datas/hive.exec.log
-》运行hive时，传递变量参数（可以是自定义，也可以是配置变量）
bin/hive --hiveconf hive.cli.print.header=false
-》常用的交互式操作
-》退出
exit、quit
-》set命令
-》查看某个属性的值
set hive.cli.print.header;
hive.cli.print.header=false
-》修改某个属性的值，并且立即生效
set hive.cli.print.header=true;
-》!用于在hive shell中执行Linux命令
!ls /;
-》dfs命令用于在hive shell中执行hdfs的命令
dfs -ls /;
dfs -ls /user/hive/warehouse;
五、数据库与表的管理
-》数据库
-》创建
create table if not exists tmp3_table(
number string,
name string
) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/modules/hive-0.13.1-bin/student.txt' into table tmp3_table;
-》本地导入，将本地文件复制到了hdfs上表的目录下
-》hdfs导入，直接将文件移动到了表的目录下
-》第一种
create database if not exists tmp1;
-》第二种：[LOCATION hdfs_path]，指定数据库在hdfs上的目录
create database if not exists tmp2 location '/hive/tmp2';
-》删除
drop database tmp1;
删除非空数据库：
drop database tmp1 cascade;
-》删除时会删除元数据及HDFS的目录
-》查看信息
desc database EXTENDED tmp2;
-》表
-》创建
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
[AS select_statement];
-》第一种：普通方式
create table if not exists tmp3(
col1 type,
col2 type……
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile
location 'hdfs_path';
-》第二种：as：子查询方式
create table tmp3_as as select name from tmp3_table;
-》第三种：like
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
LIKE existing_table_or_view_name
[LOCATION hdfs_path];
create table tmp3_like like tmp3_table;
-》as与like的区别
-》as：将子查询的结果，包括数据和表结构放入的新的表中
-》like:只是复制了表结构
-》删除
drop table tmp3_like;
同时删除元数据和hdfs的存储目录
-》清空
TRUNCATE table tmp3_as;
-》描述
desc tmp3_table;
desc extended tmp3_table;
desc formatted tmp3_table;
-》创建员工表与部门表
create database emp_test;
create table emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' into table emp;
create table dept(
deptno int,
dname string,
loc string
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/datas/dept.txt' overwrite into table dept;
-》hive中表的类型
-》管理表：
Table Type: MANAGED_TABLE
create table emp_m(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' into table emp_m;
drop table emp_m;
-》外部表：EXTERNAL
create EXTERNAL table emp_e(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' into table emp_e;
drop table emp_e;
-》对比
-》管理表：
-》删除时会删除元数据
-》删除时会删除HDFS的数据文件
-》外部表：
-》删除时会删除元数据
-》删除时不会删除HDFS的数据文件，保证了数据的安全性
-》企业中
-》全部创建外部表，同时创建多张表，用于分析不同的业务
-》通过location指定同一份数据源