一、Hivetrunc简介
Hivetrunc是Hadoop生态系统中的一个工具，它可以帮助用户对Hive表中的数据进行裁剪操作。在Hive表中，有时候数据量非常大，如果不进行裁剪，会造成查询速度过慢，甚至会出现OOM（out of memory）的情况。为了解决这种情况，Hivetrunc应运而生。
二、Hivetrunc报错
在使用Hivetrunc的时候，有时候会出现一些报错，比如说：
Failed with exception java.io.IOException:java.lang.RuntimeException: hdfs://192.168.10.33:8020/demo/retail_db/customers/hivetrunc not supported
这个报错的原因是因为Hivetrunc不支持在HDFS上进行操作，所以需要将需要裁剪的表从HDFS上移动到本地磁盘上，然后再进行裁剪，具体的代码实现如下：
hive> use retail_db; OK hive> create table customers_trunc as select * from customers limit 10; OK hadoop fs -mkdir /demo/retail_db hadoop fs -mkdir /demo/retail_db/customers hadoop fs -cp /user/hive/warehouse/retail_db.db/customers/* /demo/retail_db/customers
以上代码将Hive表customers中的前10行数据复制到了/demo/retail_db/customers这个目录下。
三、Hivetrunc函数
使用Hivetrunc的时候，需要使用到truncate函数。truncate函数的语法如下：
truncate table table_name [PARTITION (partition_key = partition_value, ...)] [PURGE]
其中，table_name表示需要裁剪的表名；PARTITION表示需要裁剪的分区，如果表中没有分区，则可以省略；PURGE表示是否永久删除表中的数据，如果不想永久删除，可以省略。
举个例子，比如说有一个表students，我们需要将其裁剪到10条数据，可以使用以下代码：
hive> create table students_trunc as select * from students limit 10; OK hive> truncate table students_trunc; OK
以上代码将students_trunc这个表裁剪到了前10条数据，如果需要永久删除，则将truncate table students_trunc;改为truncate table students_trunc PURGE;
四、Hivetrunc数据恢复
有时候，我们误删了某些数据，需要进行恢复。使用Hivetrunc裁剪后，数据是无法恢复的，但是可以使用Hive本身提供的一些机制进行数据恢复。比如说，可以使用Hive中的INSERT INTO语句，将之前裁剪掉的数据重新插入表中。代码实现如下：
hive> use retail_db;
OK
hive> create table customers_trunc_recover(id int, name string, age int, gender string, education string, job string)
row format delimited fields terminated by ','
stored as textfile;
OK
hive> load data inpath '/demo/retail_db/customers/' into table customers_trunc_recover;
OK
以上代码将/demo/retail_db/customers目录下的数据加载到了customers_trunc_recover这个表中，从而实现了数据的恢复。
总结
通过本文的介绍，我们了解了Hivetrunc在Hadoop生态系统中的作用，以及其使用方法、报错处理和数据恢复方式。使用Hivetrunc可以帮助我们更加高效地操作Hive表中的数据，提升查询效率。在使用过程中，需要注意Hivetrunc不支持在HDFS上进行操作，需要将需要裁剪的表从HDFS上移动到本地磁盘上才能进行裁剪操作。
