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分区表
Hive的存储是在hdfs上，当Hive创建一张表的时候，其实是在hdfs上创建了一个文件夹。在查询数据的时候，也是将文件夹下所有的文件进行读取，这在海量数据的应用中无疑是非常耗时的，为了进行查找优化，可以使用分区分桶，将数据按照分区分开，在查询的时候查看是哪个区或桶，到相应的位置查找即可。
分区表
1）分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹。
2）该文件夹下是该分区所有的数据文件。
3）Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。
4）在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
①创建分区表
1）语法：
create table dept_partition(
deptno int,
dname string,
loc string
)
partitioned by (day string)
row format delimited
fields terminated by '\t';
注意：分区字段不能是表中已经存在的字段，可以将分区字段看作是一个伪列。
2）在指定了分区的数据表加载数据的时候，也必须指定分区
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept.txt' into table dept_partition partition(day='20201222');
3）查询分区表中的数据
（1）单分区查询
select * from dept_partition where day='20201222';
（2）多分区联合查询
方法1：
select * from dept_partition where day='20211220'
union
select * from dept_partition where day='20201221'
union
select * from dept_partition where day='20201222';
方式2：
select * from dept_partition
where day='20211220'
or
day='20201221'
or
day='20201222' ;
4）增加分区
（1）添加单个分区
alter table dept_partition add partition(day='20201223') ;
（2）同时添加多个分区
alter table dept_partition add partition(day='20201224') partition(day='20201225');
5）删除分区
（1）删除单个分区
alter table dept_partition drop partition (day='20201221');
（2）删除多个分区
alter table dept_partition drop partition (day='20201222'), partition(day='20201223');
注意：在添加同时添加多个分区时，多个分区间用” ”(空格)间隔，在同时删除多个分区时，多个分区间使用”,”间隔
6）查看表中有多少分区
show partitions dept_partition;
7）查看分区表结构
desc formatted dept_partition;
②二级分区
当一级分区之后，数据量还是很大，对查询来说耗时也是很大，就可以进一步缩小范围，设置二级分区
1）语法：
create table dept_partition2(
deptno int,
dname string,
loc string
)
partitioned by (day string, hour string)
row format delimited
fields terminated by '\t';
2）加载数据
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept.txt' into table dept_partition2 partition(day='20211220', hour='11');
3）查询分区数据
select * from dept_partition2 where day='20211220' and hour='11';
③让数据和分区表产生关联的三种方式
1）方式1：上传数据修复
（1）上传数据
dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition2/day=20211220/hour=12;
dfs -put /opt/module/hive/datas/dept.txt /user/hive/warehouse/dept_partition2/day=20211220/hour=12;
（2）查询数据（查询不到刚上传的数据）
select * from dept_partition2 where day='20211220' and hour='12';
（3）修复数据表：msck repair
msck repair table dept_partition2;
2）方式2：上传数据后添加分区
（1）上传数据
dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition2/day=20211220/hour=13;
dfs -put /opt/module/hive/datas/dept.txt /user/hive/warehouse/dept_partition2/day=20211220/hour=13;
（2）执行添加分区
alter table dept_partition2 add partition(day='20211220',hour='13');
（3）查询数据
select * from dept_partition2 where day='20211220' and hour='13';
3）创建文件夹后load数据到分区
（1）创建目录
dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20211220/hour=14;
（2）上传数据
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept.txt' into table
dept_partition2 partition(day='20211220',hour='14');
（3）查询数据
select * from dept_partition2 where day='20211220' and hour='14';
③动态分区
1）开启动态分区功能
set hive.exec.dynamic.partition=true;
2）设置为非严格模式（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。）
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
3）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。默认1000
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
4）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。
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;
5）整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。默认100000
set hive.exec.max.created.files=100000;
6）当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。默认false
set hive.error.on.empty.partition=false;
7）示例：
需求：将dept表中的数据按照地区（loc字段），插入到目标表dept_partition_dy的相应分区中。
（1）创建hive表
create table dept_partition_dy(
id int,
name string
)
partitioned by (loc int)
row format delimited
fields terminated by '\t';
（2）以动态分区的方式向dept_partition_dy表中插入数据
insert into table dept_partition_dy partition(loc) select deptno, dname, loc from dept;
（3）查看目标分区表的分区情况
show partitions dept_partition;
补充：
在hive3.0新特性中，不指定分区字段也可以，但是要确定在建表的时候的字段和字段可以匹配上
insert into table dept_partition_dy select deptno, dname, loc from dept;
查看分区情况