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   Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成更小的数据集。那么在Hive中如何进行数据分区呢？分区时应该注意什么样的问题呢？它的分区数如何进行限制呢？

一、Hive only：加载分区数据的快捷方法

如果指定的分区不存在Hive将创建新的分区 

这个命令将：

（1）如果不存在的话添加分区到表的元数据；

（2）如果存在的话，创建子目录：/user/hive/warehouse/call_logs/call_date=2014-10-02

（3）移动HDFS文件call-20141002.log到分区子目录

二、查看、添加和移除分区

（1）查看当前表分区 

（2）使用ALTER TABLE添加或删除分区

• 从已存在的分区目录创建分区

（1）HDFS的分区目录可以在Hive或Impala之外进行创建和数据，比如：通过Spark或MapReduce应用

（2） Hive中使用MSCK REPAIR TABLE命令来为已存在的表创建分区

四、什么时候使用分区

下列情况使用分区

（1）读取整个数据集需要花费很长时间

（2）查询几乎只对分区字段进行过滤

（3）分区列有合理数量的不同的值

（4）数据生成或ETL过程是按文件或目录名来分段数据的

（5）分区列值不在数据本身

五、什么时候不使用分区

（1）避免把数据分区到很多小数据文件

–不要对有太多惟一值的列进行分区

（2）注意：当使用动态分区时容易发生

–比如：按照fname来分区客户表会产生上千个分区

• Hive进行分区

在旧的Hive版本中，动态分区默认没有启用，通过设置这两个属性启用：

但是在hive分区中我们应该注意一些问题,比如：

（1）注意：Beeline设置的Hive变量只在当前会话有效，系统管理员可以设置永久生效

（2）注意：如果分区列有很多唯一值，将会创建很多分区

另外，我们可以给Hive配置参数来限制分区数 ：

（1）hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode

查询在某个节点上可以创建的最大动态分区数，默认100

（2）hive.exec.max.dynamic.partitions

一个HiveQL语句可以创建的最大动态分区数，默认1000

（3）hive.exec.max.created.files

一个查询总共可以创建的最大动态分区数，默认1000000

  以上就是对Hive中进行数据分区做的分享。平时要多去掌握和了解，它对于大数据学习有着至关重要的作用。这里推荐“大数据cn”微信订阅号，对于大数据的一些介绍还不错，可以关注一下。

 

 

 

 

 

 

本文标题：在Hive中如何实现数据分区
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