Hive是基于Hadoop平台的数据仓库工具，可以实现SQL查询，并在Hadoop平台上进行数据处理和数据挖掘。Hive编程主要包括以下几个方面：表的创建、数据导入、查询优化、UDF编写等。下面就 Hive编程的主要内容做一个简要介绍。

1. 创建表

创建表是Hive编程的基础，可以通过以下命令创建表：

```

CREATE TABLE table_name(

column_name data_type,

column_name data_type,

......

)

```

其中，table_name为创建的表名，column_name是字段名，data_type是字段类型，可以是int、string、double等数据类型。

例如，创建一个员工信息表的SQL语句如下：

```

CREATE TABLE employee(

id int,

name string,

age int,

sex string,

address string,

salary double

)

```

2. 数据导入

数据导入是Hive编程中非常重要的环节，可以使用load命令或insert命令导入数据。

使用load命令导入数据：

```

LOAD DATA LOCAL INPATH 'input_path' INTO TABLE table_name

```

其中，input_path是本地文件路径，table_name是已经创建的表名。

使用insert命令导入数据：

```

INSERT INTO TABLE table_name VALUES(value1, value2,....)

```

其中，value1、value2等是要插入的数据。

例如，将员工信息插入到employee表中，可以使用insert命令：

```

INSERT INTO TABLE employee VALUES(1, '张三', 25, '男', '北京市朝阳区', 8000);

```

3. 查询优化

查询优化是Hive编程中的重点，可以使用各种技巧和方法来优化查询语句，提高查询效率。以下是一些常用的优化方法：

(1) 使用分区

可以将表按照时间、地域等特定字段进行分区，查询时只查询特定分区，可以减少扫描数据的量，提高查询效率。

(2) 使用桶

桶是将表按照某个字段划分成若干个部分，在查询时只查询指定桶，可以减少扫描数据的量，提高查询效率。

(3) 建立索引

可以在表的特定字段上建立索引，优化查询效率。

(4) 合理使用join

在进行join操作时，尽量使用小表驱动大表的方式，减少数据拷贝和shuffle操作，提高查询效率。

4. UDF编写

UDF全称为User Defined Function，用户自定义函数。可以通过编写UDF，来扩展Hive提供的函数库，满足特定任务的需求。

例如，编写一个IP地址转换函数，可以使用以下Java代码:

```

public class IpConversion extends UDF {

public Text evaluate(Text str) {

// 将IP地址转换成数字

String[] ips = str.toString().split("\\.");

long num = 0;

for (int i = 0; i < ips.length; i ) {

num = Long.parseLong(ips[i]) << (24 (8 * i));

}

return new Text(String.valueOf(num));

}

}

```

然后可以将该UDF打包成Jar包，上传到Hive中，并在Hive命令行中加载该Jar包，即可使用该函数进行IP地址转换。

以上是Hive编程的主要内容和技巧，希望对初学者有所帮助。