需求
将数据通过java解析处理后，写入hdfs，同时入到带有分区的hive表中，数据有时延要求，需要及时快速的实现这个过程。
实现思路
1.多线程并行处理数据,以提高效率
2.每个线程中，将处理好的数据以orc文件的形式输出到hdfs某路径，eg /usr/tmp。之所以选用orc文件，是因为压缩文件占用空间小，至于压缩方式，大家可以自行搜索hive压缩方式。
3.每个线程中，将输出到hdfs的orc文件，通过hive jdbc 的方式load到hive分区表中，命令
LOAD DATA INPATH '/usr/tmp' INTO TABLE psn;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/usr/tmp' INTO TABLE psn;
带local的命令表示从本地load,不带local的表示从hdfs load
按照以上方式初步实现，发现输出的是大量的小文件，load的速度慢，效率低，赶不上数据输出的速度
后来发现，load会把数据从原来的路径，剪切到hive表，分区所在路径下
并参考：hive大量数据导入分区表时过慢优化_kamisamak的博客-****博客
这篇文章提到的方法，直接将数据按格式写入到hdfs下的hive文件夹中，再进行修复
修复命令：
msck repair table tablename;
按照，直接写入路径，再对数据进行修复这个思路修改之后，发现在多线程中通过jdbc频繁进行数据修复操作，也需要频繁建立与hive的连接，也比较慢，不能接受。
后来查了一下修复命令，恍然大悟
修复命令用来将分区的信息同步到元数据库，只要分区信息同步过一次，写到对应分区路径下的文件，hive是可以实时读到的！ 所以只需要产生新的分区时，用定时脚本执行一下msck repair table 这个命令同步一下分区信息就行了。
同理，如果没有分区的表，只需要将数据直接输出到hdfs上的hive表的路径下,就可以从hive中实时查询数据。
综上，整个数据入hive的过程的效率只取决于多线程并发的将数据输出到hdfs的效率，这样应该能够满足实时性要求。