Hive的静态分区和动态分区

作者：Syn良子 出处：http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html 转载请注明出处

虽然之前已经用过很多次hive的分区表，但是还是找时间快速回顾总结一下加深理解.

举个栗子，基本需求就是Hive有一张非常详细的原子数据表original_device_open，而且还在不断随着时间增长，那么我需要给它进行分区，为什么要分区?因为我想缩小查询范围，提高速度和性能.

分区其实是物理上对hdfs不同目录进行数据的load操作，0.7之后的版本都会自动创建不存在的hdfs的目录，不同的目录对应不同的分区字段，当然会有一个处于最顶层的主分区字段.

我这里的分区字段主要是时间，分为年，月，日，时

首先建立一个新的分区表（这里我不在原始数据表直接操作)

CREATE TABLE device_open (
deviceid varchar(50),
...
)
PARTITIONED BY (year varchar(50),month varchar(50),day varchar(50),hour varchar(50))
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

然后我要从原始表中select数据插入到新建的分区表中去，如下采用动态插入(…代表省略的字段)

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table device_open partition(year,month,day,hour)
select
...,
original_device_open.year as year,
original_device_open.month as month,
original_device_open.day as day,
original_device_open.hour as hour
FROM original_device_open

简单解释下

set hive.exec.dynamic.partition=true; 是开启动态分区

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 这个属性默认值是strict,就是要求分区字段必须有一个是静态的分区值，随后会讲到，当前设置为nonstrict,那么可以全部动态分区

其他相关属性见下表

注意代码中标红的部分，partition(year,month,day,hour) 就是要动态插入的分区.

代码执行后一直卡在map百分比90%处，然后重试了都失败，查看后发现如下日志

Fatal error occurred when node tried to create too many dynamic partitions.

 

很明显的错误，太多动态分区了，因为 hive.exec.max.dynamic.partitions默认值是1000，而我这里的分区我确定肯定超过这个值了，那么修改如下

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;

重新执行insert分区代码，插入成功.

当然，对于大批量数据的插入分区，动态分区相当方便，对于小批量的分区插入，比如想定时每天执行某个时间段的分区数据插入，那也很简单，如下代码

insert overwrite table device_open partition(year='2017',month='05',day,hour)
select
...,
original_device_open.day as day,
original_device_open.hour as hour
FROM original_device_open where original_device_open.year='2017' and original_device_open.month='05'

注意 partition(year='2017',month='05',day,hour)

我只需要指明需要静态分区的字段值就可以.剩下的字段就属于动态分区了,这里指将2017年5月份的数据插入分区表,对应底层的物理操作就是讲2017年5月份的数据load到

hdfs上对应2017年5月份下的所有day和hour目录中去.