[大数据]Hive实践——将查询的数据按照分区进行存储

随着互联网发展，数据海量形问题越来越严重，PB级别的数据量已经非常常见。用传统数据库查询这么巨大的数据会很困难。而 Hive 的出现降低了数据查询的负担。Apache Hive 把 SQL 代码转换的 MapReduce 作业，并提交到 Hadoop 集群执行。但是若提交一个 SQL 查询的时候，Hive均读取全部数据集则会很耗时。若表的数据非常大，那么 MapReduce 作业的执行就比较低效。因此，在表创建分区可以明显提升数据查询效率。

Hive 分区其实就是将表中的数据按照一定规则散列成多个分区。常见的例如按照月分区、不同日期的分区。因此在具体查询数据时只需查对应分区的数据就可以，而不需要全表搜索，大大降低了查询时的时间开销。

1、当前 Hive主要分为两种分区类型

• 静态分区
• 动态分区

A、Hive 静态分区

1. 把输入数据文件单独插入分区表的叫静态分区。
2. 通常在加载文件（大文件）到 Hive 表的时候，首先选择静态分区。
3. 在加载数据时，静态分区比动态分区更节省时间。
4. 可以通过 alter table add partition语句在表中添加一个分区，并将文件移动到表的分区中。
5. 可以修改静态分区中的分区。
6. 可以从文件名、日期等获取分区列值，而无需读取整个大文件。
7. 如果要在 Hive 使用静态分区，需要把 hive.mapred.mode设置为 strict，set hive.mapred.mode=strict。 静态分区是在严格模式进行下。 可以在 Hive
8. 的内部表和外部表使用静态分区。

B、Hive 动态分区

1. 对分区表的一次性插入称为动态分区。
2. 通常动态分区表从非分区表加载数据。
3. 在加载数据的时候，动态分区比静态分区会消耗更多时间。
4. 如果需要存储到表的数据量比较大，那么适合用动态分区。
5. 假如要对多个列做分区，但又不知道有多少个列，那么适合使用动态分区。
6. 动态分区不需要 where 子句使用 limit。
7. 不能对动态分区执行修改。
8. 可以对内部表和外部表使用动态分区。
9. 使用动态分区之前，需要把模式修改为非严格模式。

创建分区表：

create table test_detail (
    test_id string,
    email string,
    app_name string
) partitioned by (date_time string) stored as orc;

按照分区添加数据：

insert into table test_detail partition (date_time) select test_id, email, app_name, date_time from orders;

注意：

• 动态添加分区的时候，查询的分区字段必须放在最后面(order_dow)，否则结果不是你想要的；
• 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。

Hive 分区的好处：
1、Hive 的分区可以水分分散执行压力。
2、数据查询性能比较好。
3、不需要在整个表列中搜索单个记录。

Hive 分区的缺点：
1、可能会创建太多的小分区，也就是说可能会创建很多目录。
2、分区对于低容量数据是有效的，但有些查询比如对大的数据量进行分组需要消耗很长时间。