hive中表分区
Hive中的表分区比较简单，就是将同一组数据放到同一个HDFS目录下，当查询中过滤条件指定了某一个分区值时候，只将该分区对应的目录作为Input，从而减少MapReduce的输入数据，提高查询效率。
CREATE EXTERNAL TABLE t_lxw1234 (
id INT,
ip STRING COMMENT ‘访问者IP’,
avg_view_depth DECIMAL(5,1),
bounce_rate DECIMAL(6,5)
) COMMENT ‘lxw的大数据田地-lxw1234.com’
PARTITIONED BY (month STRING, day STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ‘,’
STORED AS textfile;
- 在创建表时候，使用PARTITIONED BY关键字来指定该表为分区表，后面括号中指定了分区的字段和类型，分区字段可以有多个，在HDFS中对应多级目录。
- 比如，上面的表t_lxw1234分区month=’2015-06’,day=’2015-06-15’对应HDFS上的路径为：/user/hive/warehouse/default.db/t_lxw1234/month=2015-06/day=2015-06-15/，当查询中指定了month=’2015-06’ AND day=’2015-06-15’,MapReduce直接从该目录中读取数据，如果只指定了month=’2015-06’，那么MapReduce将/month=2015-06/下所有的子目录都作为Input。
添加分区
- 使用INSERT添加分区：
往分区中追加数据：
INSERT INTO TABLE t_lxw1234 PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′)
SELECT * FROM dual;
覆盖分区数据：
INSERT overwrite TABLE t_lxw1234 PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′)
SELECT * FROM dual;
- 使用ALTER TABLE添加分区：
ALTER TABLE t_lxw1234 ADD PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′) location ‘hdfs://namenode/tmp/lxw1234/month=2015-06/day=2015-06-15/';
查看分区对应的HDFS路径
- 使用命令 show partitions t_lxw1234; 查看表的所有分区：
hive> show partitions t_lxw1234;
OK
month=2015-01/day=2015-01-25
month=2015-01/day=2015-01-31
month=2015-02/day=2015-02-15
month=2015-02/day=2015-02-28
month=2015-03/day=2015-03-15
month=2015-03/day=2015-03-31
- 使用desc formatted t_lxw1234 partition (month = ‘2015-01’ , day = ‘2015-01-25′);
查看该分区的详细信息，包括该分区在HDFS上的路径：
Location: hdfs://namenode/user/hive/warehouse/default.db/t_lxw1234/month=2015-01/day=2015-01-25/
删除分区
可以使用 ALTER TABLE t_lxw1234 DROP PARTITION (month = ‘2015-01’, day = ‘2015-01-25’);
删除一个分区；同内部表和外部表，如果该分区表为外部表，则分区对应的HDFS目录数据不会被删除。
hive动态分区
关系型数据库（如Oracle）中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。
先看一个应用场景，源表t_lxw1234的数据如下：
SELECT day,url FROM t_lxw1234;
2015-05-10 url1
2015-05-10 url2
2015-06-14 url1
2015-06-14 url2
2015-06-15 url1
2015-06-15 url2
目标表
CREATE TABLE t_lxw1234_partitioned (
url STRING
) PARTITIONED BY (month STRING,day STRING)
stored AS textfile;
需求：将t_lxw1234中的数据按照时间(day)，插入到目标表t_lxw1234_partitioned的相应分区中。
如果按照之前介绍的往指定一个分区中Insert数据，那么这个需求很不容易实现。
这时候就需要使用动态分区来实现，使用动态分区需要注意设定以下参数：
- hive.exec.dynamic.partition
默认值：false
是否开启动态分区功能，默认false关闭。
使用动态分区时候，该参数必须设置成true;
- hive.exec.dynamic.partition.mode
默认值：strict
动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。
一般需要设置为nonstrict
- hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode
默认值：100
在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。
该参数需要根据实际的数据来设定。
比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。
- hive.exec.max.dynamic.partitions
默认值：1000
在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。
同上参数解释。
- hive.exec.max.created.files
默认值：100000
整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。
一般默认值足够了，除非你的数据量非常大，需要创建的文件数大于100000，可根据实际情况加以调整。
- hive.error.on.empty.partition
默认值：false
当有空分区生成时，是否抛出异常。
一般不需要设置。
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode = 1000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
INSERT overwrite TABLE t_lxw1234_partitioned PARTITION (month,day)
SELECT url,substr(day,1,7) AS month,day
FROM t_lxw1234;
注意：在PARTITION (month,day)中指定分区字段名即可；
在SELECT子句的最后两个字段，必须对应前面PARTITION (month,day)中指定的分区字段，包括顺序。
执行结果如下：
Loading data to table liuxiaowen.t_lxw1234_partitioned partition (month=null, day=null)
Loading partition {month=2015-05, day=2015-05-10}
Loading partition {month=2015-06, day=2015-06-14}
Loading partition {month=2015-06, day=2015-06-15}