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实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。
所以可以这样理解，当我们在插入数据的时候指定分区，其实就是新建一个目录或者子目录，或者在原有的目录上添加数据文件。
Hive分区的创建
Hive分区是在创建表的时候用Partitioned by 关键字定义的，但要注意，Partitioned by子句中定义的列是表中正式的列，但是Hive下的数据文件中并不包含这些列，因为它们是目录名。
静态分区
创建一张静态分区表par_tab，单个分区
create table par_tab (name string,nation string) partitioned by (sex string) row format delimited fields terminated by ',';
这时候通过desc查看的表结构如下
hive> desc par_tab; OK name string nation string sex string # Partition Information # col_name data_type comment sex string Time taken: 0.038 seconds, Fetched: 8 row(s)
准备本地数据文件par_tab.txt，内容 “名字/国籍”，将以性别（sex）作为分区
jan,china
mary,america
lilei,china
heyong,china
yiku,japan
emoji,japan
把数据插入到表（其实load操作相当于把文件移动到HDFS的Hive目录下）
load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab.txt' into table par_tab partition (sex='man');
这时候在hive下查询par_tab表，变成了3列，注意。
hive> select * from par_tab; OK jan china man mary america man lilei china man heyong china man yiku japan man emoji japan man Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 6 row(s)
查看par_tab目录结构
[hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 71 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man/par_tab.txt
可以看到，在新建分区表的时候，系统会在hive数据仓库默认路径/user/hive/warehouse/下创建一个目录（表名），再创建目录的子目录sex=man（分区名），最后在分区名下存放实际的数据文件。
如果再插入另一个数据文件数据，如文件
lily,china
nancy,china
hanmeimei,america
插入数据
load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab_wm.txt' into table par_tab partition (sex='woman');
查看par_tab表目录结构
[hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 71 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man/par_tab.txt drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:35 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=woman -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 41 2017-03-29 08:35 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=woman/par_tab_wm.txt
最后查看两次插入的结果，包含了man和woman
hive> select * from par_tab; OK jan china man mary america man lilei china man heyong china man yiku japan man emoji japan man lily china woman nancy china woman hanmeimei america woman Time taken: 0.136 seconds, Fetched: 9 row(s)
因为分区列是表实际定义的列，所以查询分区数据时
hive> select * from par_tab where sex='woman'; OK lily china woman nancy china woman hanmeimei america woman Time taken: 0.515 seconds, Fetched: 3 row(s)
下面创建一张静态分区表par_tab_muilt，多个分区（性别+日期）
hive> create table par_tab_muilt (name string, nation string) partitioned by (sex string,dt string) row format delimited fields terminated by ',' ; hive> load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab.txt' into table par_tab_muilt partition (sex='man',dt='2017-03-29'); [hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab_muilt drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=man drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=man/dt=2017-03-29 -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 71 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=man/dt=2017-03-29/par_tab.txt
可见，新建表的时候定义的分区顺序，决定了文件目录顺序（谁是父目录谁是子目录），正因为有了这个层级关系，当我们查询所有man的时候，man以下的所有日期下的数据都会被查出来。如果只查询日期分区，但父目录sex=man和sex=woman都有该日期的数据，那么Hive会对输入路径进行修剪，从而只扫描日期分区，性别分区不作过滤（即查询结果包含了所有性别）。
动态分区
如果用上述的静态分区，插入的时候必须首先要知道有什么分区类型，而且每个分区写一个load data，太烦人。使用动态分区可解决以上问题，其可以根据查询得到的数据动态分配到分区里。其实动态分区与静态分区区别就是不指定分区目录，由系统自己选择。
首先，启动动态分区功能
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
假设已有一张表par_tab,前两列是名称name和国籍nation，后两列是分区列，性别sex和日期dt，数据如下
hive> select * from par_tab; OK lily china man 2013-03-28 nancy china man 2013-03-28 hanmeimei america man 2013-03-28 jan china man 2013-03-29 mary america man 2013-03-29 lilei china man 2013-03-29 heyong china man 2013-03-29 yiku japan man 2013-03-29 emoji japan man 2013-03-29 Time taken: 1.141 seconds, Fetched: 9 row(s)
现在我把这张表的内容直接插入到另一张表par_dnm中，并实现sex为静态分区，dt动态分区（不指定到底是哪日，让系统自己分配决定）
hive> insert overwrite table par_dnm partition(sex='man',dt) > select name, nation, dt from par_tab;
插入后看下目录结构
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-28 -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 41 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-28/000000_0 drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-29 -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 71 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-29/000000_0
再查看分区数
hive> show partitions par_dnm; OK sex=man/dt=2013-03-28 sex=man/dt=2013-03-29 Time taken: 0.065 seconds, Fetched: 2 row(s)
证明动态分区成功。
注意，动态分区不允许主分区采用动态列而副分区采用静态列，这样将导致所有的主分区都要创建副分区静态列所定义的分区。
动态分区可以允许所有的分区列都是动态分区列，但是要首先设置一个参数hive.exec.dynamic.partition.mode ：
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode;
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict
它的默认值是strick，即不允许分区列全部是动态的，这是为了防止用户有可能原意是只在子分区内进行动态建分区，但是由于疏忽忘记为主分区列指定值了，这将导致一个dml语句在短时间内创建大量的新的分区（对应大量新的文件夹），对系统性能带来影响。
所以我们要设置：
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;
如有错漏，请通知改正。
