5）将分析结果导入目标表，这里与mysql的"insert into table..."略有不同;hivesql是"insert
overwrite table...",overwrite表示覆盖重写文件
insert OVERWRITEtable tmp_qw2
selectresource_id,v
from tmp_qw1
order by v desc;
//这里使用order by是由于hive里面每一个Reduce都会有单独的输出文件；每个job里面会根据底层数据文件的划分生成多个map，map与reduce关系为N-N；此处不加order by时会有两个reduce生成两个文件，与我的需求有差；加一个order by后在原有的结果集reduce上再做一层map-reduce最终生成一个文件
6）查看文件：
hadoop dfs -ls/group/taobaodba/qianwei/hive/tmp_qw2
7）查看文件内容是否满足需求：
hadoop dfs -text/group/taobaodba/qianwei/hive/tmp_qw2/attempt_201107131247_1823525_r_000000_0
8）取文件到本地：
hadoop fs -get/group/taobaodba/qianwei/hive/tmp_qw2/attempt_201107131247_1824316_r_000000_0local
===============================================================
这其中还有一个弯路：
在mysql里面我们要把数据导出需要"select *into outfile 'file_path' from table_name"
