Hive 分区

分区表实际上是在表的目录下在以分区命名，建子目录

作用：进行分区裁剪，避免全表扫描，减少MapReduce处理的数据量，提高效率

一般在公司的hive中，所有的表基本上都是分区表，通常按日期分区、地域分区

分区表在使用的时候记得加上分区字段

分区也不是越多越好，一般不超过3级，根据实际业务衡量

建立分区表：

create table students_pt
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
PARTITIONED BY(pt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

增加一个分区：

alter table students_pt add partition(pt='20210622');

删除一个分区：

alter table students_pt drop partition(pt='20210112');

查看某个表的所有分区

show partitions students_pt; // 推荐这种方式（直接从元数据中获取分区信息）

select distinct pt from students_pt; // 不推荐

往分区中插入数据：

insert into table students_pt partition(pt='20210101') select * from students;
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students_pt partition(pt='20210111');

查询某个分区的数据：

// 全表扫描，不推荐，效率低
select count(*) from students_pt;

// 使用where条件进行分区裁剪，避免了全表扫描，效率高
select count(*) from students_pt where pt='20210101';

// 也可以在where条件中使用非等值判断
select count(*) from students_pt where pt<='20210112' and pt>='20210110';

Hive动态分区

有的时候我们原始表中的数据里面包含了 ''日期字段 dt''，我们需要根据dt中不同的日期，分为不同的分区，将原始表改造成分区表。

hive默认不开启动态分区

动态分区：根据数据中某几列的不同的取值 划分 不同的分区

开启Hive的动态分区支持

# 表示开启动态分区
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
# 表示动态分区模式：strict（需要配合静态分区一起使用）、nostrict
# strict： insert into table students_pt partition(dt='anhui',pt) select ......,pt from students;
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;
# 表示支持的最大的分区数量为1000，可以根据业务自己调整
hive> set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;

建立原始表并加载数据

create table students_dt
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string,
    dt string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

建立分区表并加载数据

create table students_dt_p
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
PARTITIONED BY(dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

使用动态分区插入数据

// 分区字段需要放在 select 的最后，如果有多个分区字段 同理，它是按位置匹配，不是按名字匹配
insert into table students_dt_p partition(dt) select id,name,age,gender,clazz,dt from students_dt;
// 比如下面这条语句会使用age作为分区字段，而不会使用student_dt中的dt作为分区字段
insert into table students_dt_p partition(dt) select id,name,age,gender,dt,age from students_dt;

多级分区

create table students_year_month
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string,
    year string,
    month string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

create table students_year_month_pt
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
PARTITIONED BY(year string,month string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

insert into table students_year_month_pt partition(year,month) select id,name,age,gender,clazz,year,month from students_year_month;

Hive分桶

分桶实际上是对文件（数据）的进一步切分

Hive默认关闭分桶

作用：在往分桶表中插入数据的时候，会根据 clustered by 指定的字段 进行hash分组 对指定的buckets个数 进行取余，进而可以将数据分割成buckets个数个文件，以达到是数据均匀分布，方便我们取抽样数据，提高Map join效率

分桶字段 需要根据业务进行设定 可以解决数据倾斜问题

开启分桶开关

hive> set hive.enforce.bucketing=true;

建立分桶表

create table students_buks
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
CLUSTERED BY (clazz) into 12 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; 

往分桶表中插入数据

// 直接使用load data 并不能将数据打散
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students_buks;

// 需要使用下面这种方式插入数据，才能使分桶表真正发挥作用
insert into students_buks select * from students;