目前版本的Hive中没有提供类似存储过程的功能，使用Hive做数据开发时候，一般是将一段一段的HQL语句封装在Shell或者其他脚本中，然后以命令行的方式调用，完成一个业务或者一张报表的统计分析。

好消息是，现在已经有了Hive存储过程的解决方案（HPL/SQL –Procedural SQL on Hadoop），并且在未来的Hive的版本（2.0）中，会将该模块集成进来。该解决方案不仅支持Hive，还支持在SparkSQL，其他NoSQL

奈斯