关于hive分区,你知道多少呢?
文末查看关键字,回复赠书
一、理论基础
1.Hive分区背景
在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念。
2.Hive分区实质
因为Hive实际是存储在HDFS上的抽象,Hive的一个分区名对应hdfs的一个目录名,并不是一个实际字段。
3.Hive分区的意义
辅助查询,缩小查询范围,加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行查询,更方便数据管理。
4.常见的分区技术
hive表中的数据一般按照时间、地域、类别等维度进行分区。
二、单分区操作
1.创建分区表
create table if not exists t1(
id int
,name string
,hobby array
,add map
)
partitioned by (pt_d string)
row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '-'
map keys terminated by ':'
;
注:这里分区字段不能和表中的字段重复。
如果分区字段和表中字段相同的话,会报错,如下:
create table t10(
id int
,name string
,hobby array<string>
,add maptring,string>
)
partitioned by (id int)
row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '-'
map keys terminated by ':'
;
报错信息:FAILED: SemanticException [Error 10035]: Column repeated in partitioning columns

2.装载数据
需要加载的文件内容如下:
1,xiaoming,book-TV-code,beijing:chaoyang-shagnhai:pudong
2,lilei,book-code,nanjing:jiangning-taiwan:taibei
3,lihua,music-book,heilongjiang:haerbin
执行load data
load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data' overwrite into table t1 partition ( pt_d = '201701');
3.查看数据及分区
查看分区数据,使用和字段使用一致。
select * from t1 where pt_d = '201701';
结果
1 xiaoming ["book","TV","code"] {"beijing":"chaoyang","shagnhai":"pudong"} 201701
2 lilei ["book","code"] {"nanjing":"jiangning","taiwan":"taibei"} 201701
3 lihua ["music","book"] {"heilongjiang":"haerbin"} 201701
查看分区
show partitions t1;
4.插入另一个分区
再创建一份数据并装载,分区=‘000000’
load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data' overwrite into table t1 partition ( pt_d = '000000');
查看数据:
select * from t1;
1 xiaoming ["book","TV","code"] {"beijing":"chaoyang","shagnhai":"pudong"} 000000
2 lilei ["book","code"] {"nanjing":"jiangning","taiwan":"taibei"} 000000
3 lihua ["music","book"] {"heilongjiang":"haerbin"} 000000
1 xiaoming ["book","TV","code"] {"beijing":"chaoyang","shagnhai":"pudong"} 201701
2 lilei ["book","code"] {"nanjing":"jiangning","taiwan":"taibei"} 201701
3 lihua ["music","book"] {"heilongjiang":"haerbin"} 201701
5.观察HDFS上的文件
去hdfs上看文件
http://namenode:50070/explorer.html#/user/hive/warehouse/test.db/t1
可以看到,文件是根据分区分别存储,增加一个分区就是一个文件。

查询相应分区的数据
select * from t1 where pt_d = ‘000000’
添加分区,增加一个分区文件
alter table t1 add partition (pt_d = ‘333333’);

删除分区(删除相应分区文件)
注意,对于外表进行drop partition并不会删除hdfs上的文件,并且通过msck repair table table_name可以同步回hdfs上的分区。
alter table test1 drop partition (pt_d = ‘20170101’);
三、多个分区操作
1.创建分区表
create table t10(
id int
,name string
,hobby array<string>
,add maptring,string>
)
partitioned by (pt_d string,sex string)
row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '-'
map keys terminated by ':'
;
2.加载数据(分区字段必须都要加)
load data local inpath ‘/home/hadoop/Desktop/data’ overwrite into table t10 partition ( pt_d = ‘0’);
如果只是添加一个,会报错:FAILED: SemanticException [Error 10006]: Line 1:88 Partition not found ”0”
load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data' overwrite into table t10 partition ( pt_d = '0',sex='male');
load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data' overwrite into table t10 partition ( pt_d = '0',sex='female');
观察HDFS上的文件,可发现多个分区具有顺序性,可以理解为windows的树状文件夹结构。


四、表分区的增删修查
1.增加分区
这里我们创建一个分区外部表
create external table testljb (
id int
) partitioned by (age int);
添加分区
官网说明:
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_spec [LOCATION 'location'][, PARTITION partition_spec [LOCATION 'location'], ...];
partition_spec:
: (partition_column = partition_col_value, partition_column = partition_col_value, ...)
实例说明
- 一次增加一个分区
alter table testljb add partition (age=2);
- 一次增加多个同级(分区名相同)分区
alter table testljb add partition(age=3) partition(age=4);
- 注意:一定不能写成如下方式:
alter table testljb add partition(age=5,age=6);
如果我们show partitions table_name 会发现仅仅添加了age=6的分区。

这里猜测原因:因为这种写法实际上:具有多个分区字段表的分区添加,而我们写两次同一个字段,而系统中并没有两个age分区字段,那么就会随机添加其中一个分区。
父子级分区增加:
举个例子,有个表具有两个分区字段:age分区和sex分区。那么我们添加一个age分区为1,sex分区为male的数据,可以这样添加:
alter table testljb add partition(age=1,sex='male');
2.删除分区
删除分区age=1
alter table testljb drop partition(age=1);
注:加入表testljb有两个分区字段(上文已经提到多个分区先后顺序类似于windows的文件夹的树状结构),partitioned by(age int ,sex string),那么我们删除age分区(第一个分区)时,会把该分区及其下面包含的所有sex分区一起删掉。
3.修复分区
修复分区就是重新同步hdfs上的分区信息。
msck repair table table_name;
4.查询分区
show partitions table_name;
上一篇:数据仓库与数据集市建模
下期预告:hive的动态分区与静态分区
按例,我的个人公众号:鲁边社,欢迎关注

后台回复关键字 [hive],随机赠送一本鲁边备注版珍藏大数据书籍。
关于hive分区,你知道多少呢?的更多相关文章
- Hive分区(静态分区+动态分区)
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 ...
- hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除)
hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除) 分区: 静态创建分区: 1. 数据: john doe 10000.0 mary smith 8000.0 todd jones 7000.0 boss ...
- HIVE基本语法以及HIVE分区
HIVE小结 HIVE基本语法 HIVE和Mysql十分类似 建表规则 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name da ...
- hive分区导致FAILED: Hive Internal Error: java.lang.NullPointerException(null)
写了一条hive sql ,其中条件中存在 dt>=20150101 and dt<=20150228 这样的条件,原来执行没问题,今天就抛出 FAILED: Hive Internal ...
- hive分区(partition)
网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,转载了:一.背景1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据, ...
- Hive分区和桶
SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题,分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想.在聊 SMB Join 之前,我们 ...
- hive分区partition(动态和静态分区混合使用; partition的简介)
分区是hive存放数据的一种方式.将列值作为目录来存放数据,就是一个分区.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和 ...
- Hive分区
注意:必须在表定义时指定对应的partition字段. 一.指定分区 1.单分区 建表语句:create table day_table(id int, content string) partiti ...
- 一起学Hive——使用MSCK命令修复Hive分区
最近在使用Hive的过程中,在备份数据时,经常会使用cp或mv命令来拷贝数据,将数据拷贝到我们新建备份表的目录下面,如果不是分区表,则上面的操作之后,新建的备份表可以正常使用,但是如果是分区表的,一般 ...
随机推荐
- 为什么说 Gradle 是 Android 进阶绕不去的坎 —— Gradle 系列(1)
请点赞,你的点赞对我意义重大,满足下我的虚荣心. Hi,我是小彭.本文已收录到 GitHub · Android-NoteBook 中.这里有 Android 进阶成长知识体系,有志同道合的朋友,欢迎 ...
- Cocos---监听、触摸事件、坐标系转换
监听.触摸事件.坐标系转换 Creator的系统事件 分为"节点系统事件"和"全局系统事件". 节点系统事件:触发在节点上,包括鼠标事件和触摸事件. 全局系统事 ...
- 成本节省 50%,10 人团队使用函数计算开发 wolai 在线文档应用
作者: 马锐拉 我们的日常工作场景几乎离不开"云文档".目前,人们对于文档的需求再不仅仅是简单的记录,而扩展到办公协同.信息组织.知识分享等.在国内众多在线文档中,wolai 因为 ...
- 【单片机】CH32V103v8t6 - PA5-外部中断测试程序
main.c文件内容 /* *@Note 外部中断线例程: EXTI_Line5(PA5) PA5设置上拉输入,下降沿触发中断. */ #include "debug.h" /** ...
- MongoDB 体系结构与数据模型
每日一句 If no one else guards the world, then I will come forward. 如果没有别人保卫这个世界,那么我将挺身而出. 概述 MongoDB主要是 ...
- 如何为Java面试准备项目经验
1 提出问题 应届生朋友或Java程序员在找Java方面的工作时,一定会需要准备Java项目经验,但事实上不少求职者,是没有项目经验,或者只具有开源社区等的学习项目经验,这样的话,就很有可能在面试时无 ...
- Docker权限 “Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/”
问题及解决办法 在普通用户下执行docker命令需要用sudo,没加sudo出现了下图所示的提示: 从上图看出,权限不足连接/var/run/docker.sock,我们看下这个文件: 可以看出,这个 ...
- NODE.JS exports require理解
node.js exports 的作用是什么? 因为A.js文件想访问B.js文件中的类或函数,是不能直接访问的.为了解决这个问题 node.js 产生了 exports ,exports 实际可以理 ...
- 前缀和与差分(Acwing795-798)
一维前缀和 Acwing795.前缀和 #include <iostream> using namespace std; const int N = 100010; int n, m; i ...
- iNeuOS工业互联网操作系统,视图建模(WEB组态)增加2154个行业矢量图元、大屏背景及相关图元
1. 概述 现在三维数字孪生(3D)比较流行,各行业各领域的项目也都在上数字孪生项目或是项目中包括数字孪生模块,能做的厂家也很多.从全厂区的应用视觉的冲击力还是比较震撼,但是数字孪生不太可能包括 ...