hive的transform使用方式
    Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言HQL（Hive Query Language），可以方便地进行大规模数据处理和分析。在Hive中，Transform函数可以用来执行自定义的MapReduce任务，这为用户提供了更多的灵活性和自由度。
    使用Transform函数需要注意以下几点：
    1. Transform函数需要指定一个可执行文件，该文件必须位于Hadoop集中每个节点的相同位置，并且必须具有可执行权限。
    2. 在执行Transform函数前，需要确保输入和输出文件的格式与可执行文件的要求一致。例如，如果可执行文件要求输入文件以文本形式提供，则需要将Hive中的数据转换为文本格式，输出文件同样需要满足相应的格式要求。
    3. 在执行Transform函数时，可以使用一些变量来传递参数，例如“${hiveconf:var}”可以用来获取Hive中的配置参数。
    以下是使用Transform函数的示例：
    首先，需要编写一个自定义的MapReduce程序，例如：
    ```
transform的例句
    #!/usr/bin/env python
    import sys
    for line in sys.stdin:
    words = line.strip().split()
    for word in words:
    print(word + 't' + '1')
    ```
    该程序的功能是将输入的每一行按照单词进行拆分，并输出每个单词及其出现的次数。将该程序保存为wordcount.py，并上传到Hadoop集的某个目录中。
    接下来，在Hive中创建一个外部表，并使用Transform函数执行该程序：
    ```
    CREATE EXTERNAL TABLE word_count (word STRING, count INT)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'
    STORED AS TEXTFILE LOCATION '/user/hive/warehouse/word_count';
    ADD FILE /path/to/wordcount.py;
    INSERT OVERWRITE TABLE word_count
    SELECT TRANSFORM(line) USING '/usr/bin/env python wordcount.py' AS (word, count)
    FROM input_data;
    ```
    以上代码的作用是将一个名为input_data的表中的数据按行传递给自定义的MapReduce程序wordcount.py进行处理，处理结果以word和count两个字段的形式输出到word_count表中。其中，ADD FILE命令用于将wordcount.py文件添加到Hadoop Distributed Cache中，以便在Hadoop集中执行Transform操作时可以访问该文件。
    总结：Transform函数是Hive中非常有用的一种函数，它可以帮助用户执行自定义的MapReduce任务，从而实现更加灵活和自由的数据处理和分析。需要注意的是，在使用Transform函数时需要确保输入输出文件的格式与自定义程序的要求一致，并正确设置相关的参数和变量。