本篇内容主要讲解“Hive分区表的分区操作方法”，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“Hive分区表的分区操作方法”吧!
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Hive 没有行级别的数据的增删改，往表中装载数据唯一途径就是 使用大量数据进行装载，可以通过load 可以 insert
动态分区 ，动态静态
所以hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区
注意：使用，insert...select 往表中导入数据时，查询的字段个数必须和目标的字段个数相同，不能多，也不能少,否则会报错。但是如果字段的类型不一致的话，则会使用null值填充，不会报错。而使用load data形式往hive表中装载数据时，则不会检查。如果字段多了则会丢弃，少了则会null值填充。同样如果字段类型不一致，也是使用null值填充。
多个分区字段时，实现半自动分区（部分字段静态分区，注意静态分区字段要在动态前面）
为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。一个分区实际上就是表下的一个目录，一个表可以在多个维度上进行分区，分区之间的关系就是目录树的关系。
1、创建分区表
通过 PARTITIONED BY 子句指定，分区的顺序决定了谁是父目录，谁是子目录。
创建有一个分区的分区表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS part_test( c1 string ,c2 string ,c3 string ,c4 string )PARTITIONED BY (day_id string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' STORED AS TEXTFILE;
创建有两个分区的分区表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS part_test_1( c1 string ,c2 string ,c3 string ,c4 string ) PARTITIONED BY (month_id string,day_id string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' STORED AS TEXTFILE;
2、 外部分区表
外部表也可以建成分区表，如hdfs目录/user/tuoming/part下有
201805和201806两个目录，201805下有一个20180509子目录,201806下有20180609和20180610两个子目录。
创建一个映射到/user/tuoming/part目录的外部分区表：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS part_test_2( c1 string ,c2 string ,c3 string ,c4 string )PARTITIONED BY (month_id string,day_id string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/tuoming/part';为part_test_2增加分区：
alter table part_test_2 add partition(month_id='201805',day_id='20180509') location '/user/tuoming/part/201805/20180509'; alter table part_test_2 add partition(month_id='201806',day_id='20180609') location '/user/tuoming/part/201806/20180609'; alter table part_test_2 add partition(month_id='201806',day_id='20180610') location '/user/tuoming/part/201806/20180610';
使用show partitions语句查看part_test_2有哪些分区：
show partitions part_test_2;3、 内部分区表
创建一个主分区为month_id，子分区为day_id的内部分区表：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS part_test_3( c1 string ,c2 string ,c3 string ,c4 string )PARTITIONED BY (month_id string,day_id string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' STORED AS TEXTFILE;
为内部分区表加载数据
（1）使用load data inpath…overwrite into table partition语句从hdfs目录加载：
load data inpath '/user/tuoming/test/test' overwrite into table part_test_3 partition(month_id='201805',day_id='20180509');
数据内容如下：
（2）使用insert overwrite table/ insert into…partition语句从查询结果中加载：
覆盖插入：
insert overwrite table part_test_3 partition(month_id='201805',day_id='20180509') select * from part_test_temp;
追加插入：
insert into part_test_3 partition(month_id='201805',day_id='20180509') select * from part_test_temp;
注意：使用以上两种方法为内部分区表加载数据不需要预创建分区，加载数据时会自动创建相应的分区。如果想要为内部表预先创建分区，需要使用hadoop fs –mkdir命令在表目录下先创建相应的分区目录，然后再使用alter table add partition语句增加分区：
4、 删除分区
使用alter table…drop partition语句删除对应分区：
alter table part_test_3 drop partition(day_id='20180509');
注意：外部分区表使用alter table…drop partition语句删除分区，只会删除元数据，相应的目录和文件并不会删除。内部表使用该语句删除分区，既会删除元数据，也会删除相应的目录和数据文件。
5、 动态分区
上述使用insert overwrite table…partition…从查询结果加载数据到分区，必须指定特定的分区，而且每个分区都需要使用一条插入语句。当需要一次插入多个分区的数据时，可以使用动态分区，根据查询得到的数据动态分配到分区里。动态分区与静态分区的区别就是不指定分区目录，由hive根据实际的数据选择插入到哪一个分区。
#启动动态分区功能 set hive.exec.dynamic.partition=true; #允许全部分区都是动态分区 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;
#month_id为静态分区，day_id为动态分区：
insert overwrite table dynamic_test partition(month_id='201710',day_id) select c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,day_id from kafka_offset where substr(day_id,1,6)='201710';
# month_id和 day_id均为动态分区：
insert overwrite table dynamic_test partition(month_id,day_id) select c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,substr(day_id,1,6) as month_id,day_id from kafka_offset;
为了让分区列的值相同的数据尽量在同一个mapreduce中，这样每一个mapreduce可以尽量少的产生新的文件夹，可以借助distribute by的功能，将分区列值相同的数据放到一起。
insert overwrite table dynamic_test partition(month_id,day_id) select c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,substr(day_id,1,6) as month_id,day_id from kafka_offset distribute by month_id,day_id;
Hive中的几种不同的数据导出方式。可以根据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：
导出到本地文件系统；
导出到HDFS中；
导出到Hive的另一个表中。
为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。
文章目录
1 导出到本地文件系统
2 导出到HDFS中
3 导出到Hive的另一个表中
hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' select * from wyp;
这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成，运行完这条语句之后，将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp目录下生成文件，这个文件是Reduce产生的结果（这里生成的文件名是000000_0），我们可以看看这个文件的内容：
[wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_0 5^Awyp1^A23^A131212121212 6^Awyp2^A24^A134535353535 7^Awyp3^A25^A132453535353 8^Awyp4^A26^A154243434355 1^Awyp^A25^A13188888888888 2^Atest^A30^A13888888888888 3^Azs^A34^A899314121
和导入数据到Hive不一样，不能用 insert into 来将数据导出：可以看出，这就是wyp表中的所有数据。数据中的列与列之间的分隔符是 ^A (ascii码是 \00001 )。
导出到HDFS中
和导入数据到本地文件系统一样的简单，可以用下面的语句实现：
hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs' select * from wyp;
将会在HDFS的 /home/wyp/hdfs 目录下保存导出来的数据。注意，和导出文件到本地文件系统的HQL少一个local，数据的存放路径就不一样了。
其实这个在《Hive几种数据导入方式》文中就用到了，这也是Hive的数据导入方式，如下操作：
hive> insert into table test > partition (age='25') > select id, name, tel > from wyp; ##################################################################### 这里输出了一堆Mapreduce任务信息，这里省略 ##################################################################### Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec OK Time taken: 19.125 seconds hive> select * from test; OK 5 wyp1 131212121212 25 6 wyp2 134535353535 25 7 wyp3 132453535353 25 8 wyp4 154243434355 25 1 wyp 13188888888888 25 2 test 13888888888888 25 3 zs 899314121 25 Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 7 row(s)
如果你用的Hive版本是0.11.0，那么你可以在导出数据的时候来指定列之间的分隔符（可以参见本博客的《Hive0.11查询结果保存到文件并指定列之间的分隔符》），操作如下：细心的读者可能会问，怎么导入数据到文件中，数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢？其实在Hive 0.11.0版本之间，数据的导出是不能指定列之间的分隔符的，只能用默认的列分隔符，也就是上面的^A来分割，这样导出来的数据很不直观，看起来很不方便！
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这个很不错吧！
其实，我们还可以用hive的 -e 和 -f 参数来导出数据。其中-e 表示后面直接接带双引号的sql语句；而-f是接一个文件，文件的内容为一个sql语句，如下：
[wyp@master ~/local]$ hive -e "select * from wyp" >> local/wyp.txt [wyp@master ~/local]$ cat wyp.txt 5 wyp1 23 131212121212 6 wyp2 24 134535353535 7 wyp3 25 132453535353 8 wyp4 26 154243434355 1 wyp 25 13188888888888 2 test 30 13888888888888 3 zs 34 899314121
[wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql select * from wyp [wyp@master ~/local]$ hive -f wyp.sql >> local/wyp2.txt
得到的结果也是用 \t 分割的。也可以用-f参数实现：
上述语句得到的结果也是 \t 分割的。
到此，相信大家对“Hive分区表的分区操作方法”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！