本篇内容主要讲解“如何创建Hive分区”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何创建Hive分区”吧!

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Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不同。

传统数据库的分区方式：就oracle而言，分区独立存在于段里，里面存储真实的数据，在数据进行插入的时候自动分配分区。

Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。

所以可以这样理解，当我们在插入数据的时候指定分区，其实就是新建一个目录或者子目录，或者在原有的目录上添加数据文件。

Hive分区的创建

Hive分区是在创建表的时候用Partitioned by 关键字定义的，但要注意，Partitioned by子句中定义的列是表中正式的列，但是Hive下的数据文件中并不包含这些列，因为它们是目录名。

静态分区

创建一张静态分区表par_tab，单个分区

create table par_tab (name string,nation string) partitioned by (sex string) row format delimited fields terminated by ',';

这时候通过desc查看的表结构如下

hive> desc par_tab;
OK
name                    string                                      nation                  string                                      sex                     string                                      
          # Partition Information          
# col_name                data_type               comment             
          
sex                     string                                      Time taken: 0.038 seconds, Fetched: 8 row(s)

准备本地数据文件par_tab.txt，内容 “名字/国籍”，将以性别（sex）作为分区

jan,china
mary,america
lilei,china
heyong,china
yiku,japan
emoji,japan

把数据插入到表（其实load操作相当于把文件移动到HDFS的Hive目录下）

load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab.txt' into table par_tab partition (sex='man');

这时候在hive下查询par_tab表，变成了3列，注意。

hive> select * from par_tab;
OK
jan    china    man
mary    america    man
lilei    china    man
heyong    china    man
yiku    japan    man
emoji    japan    man
Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 6 row(s)

查看par_tab目录结构

[hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab

drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man-rwxr-xr-x   1 hadoop supergroup         71 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man/par_tab.txt

可以看到，在新建分区表的时候，系统会在hive数据仓库默认路径/user/hive/warehouse/下创建一个目录（表名），再创建目录的子目录sex=man（分区名），最后在分区名下存放实际的数据文件。

如果再插入另一个数据文件数据，如文件

lily,china
nancy,china
hanmeimei,america

插入数据

load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab_wm.txt' into table par_tab partition (sex='woman');

查看par_tab表目录结构

[hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man-rwxr-xr-x   1 hadoop supergroup         71 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man/par_tab.txt
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-03-29 08:35 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=woman-rwxr-xr-x   1 hadoop supergroup         41 2017-03-29 08:35 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=woman/par_tab_wm.txt

最后查看两次插入的结果，包含了man和woman

hive> select * from par_tab;
OK
jan    china    manmary    america    manlilei    china    manheyong    china    manyiku    japan    manemoji    japan    manlily    china    woman
nancy    china    woman
hanmeimei    america    woman
Time taken: 0.136 seconds, Fetched: 9 row(s)

因为分区列是表实际定义的列，所以查询分区数据时

hive> select * from par_tab where sex='woman';
OK
lily    china    woman
nancy    china    woman
hanmeimei    america    woman
Time taken: 0.515 seconds, Fetched: 3 row(s)

下面创建一张静态分区表par_tab_muilt，多个分区（性别+日期）

hive> create table par_tab_muilt (name string, nation string) partitioned by (sex string,dt string) row format delimited fields terminated by ',' ;
hive> load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab.txt' into table par_tab_muilt partition (sex='man',dt='2017-03-29');


[hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab_muilt
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=mandrwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=man/dt=2017-03-29-rwxr-xr-x   1 hadoop supergroup         71 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=man/dt=2017-03-29/par_tab.txt

可见，新建表的时候定义的分区顺序，决定了文件目录顺序（谁是父目录谁是子目录），正因为有了这个层级关系，当我们查询所有man的时候，man以下的所有日期下的数据都会被查出来。如果只查询日期分区，但父目录sex=man和sex=woman都有该日期的数据，那么Hive会对输入路径进行修剪，从而只扫描日期分区，性别分区不作过滤（即查询结果包含了所有性别）。

动态分区

如果用上述的静态分区，插入的时候必须首先要知道有什么分区类型，而且每个分区写一个load data，太烦人。使用动态分区可解决以上问题，其可以根据查询得到的数据动态分配到分区里。其实动态分区与静态分区区别就是不指定分区目录，由系统自己选择。

首先，启动动态分区功能

hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

假设已有一张表par_tab,前两列是名称name和国籍nation，后两列是分区列，性别sex和日期dt，数据如下

hive> select * from par_tab;
OK
lily    china    man    2013-03-28nancy    china    man    2013-03-28hanmeimei    america    man    2013-03-28jan    china    man    2013-03-29mary    america    man    2013-03-29lilei    china    man    2013-03-29heyong    china    man    2013-03-29yiku    japan    man    2013-03-29emoji    japan    man    2013-03-29Time taken: 1.141 seconds, Fetched: 9 row(s)

现在我把这张表的内容直接插入到另一张表par_dnm中，并实现sex为静态分区，dt动态分区（不指定到底是哪日，让系统自己分配决定）

hive> insert overwrite table par_dnm partition(sex='man',dt)> select name, nation, dt from par_tab;

插入后看下目录结构

drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=mandrwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-28-rwxr-xr-x   1 hadoop supergroup         41 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-28/000000_0
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-29-rwxr-xr-x   1 hadoop supergroup         71 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-29/000000_0

再查看分区数

hive> show partitions par_dnm;
OK
sex=man/dt=2013-03-28sex=man/dt=2013-03-29Time taken: 0.065 seconds, Fetched: 2 row(s)

证明动态分区成功。

注意，动态分区不允许主分区采用动态列而副分区采用静态列，这样将导致所有的主分区都要创建副分区静态列所定义的分区。

动态分区可以允许所有的分区列都是动态分区列，但是要首先设置一个参数hive.exec.dynamic.partition.mode ：

hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode;
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict

它的默认值是strick，即不允许分区列全部是动态的，这是为了防止用户有可能原意是只在子分区内进行动态建分区，但是由于疏忽忘记为主分区列指定值了，这将导致一个dml语句在短时间内创建大量的新的分区（对应大量新的文件夹），对系统性能带来影响。
所以我们要设置：

hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;

到此，相信大家对“如何创建Hive分区”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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