关于hive分区，你知道多少呢？
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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;
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