一、为什么要创建分区表

1、select查询中会扫描整个表内容,会消耗大量时间。由于相当多的时候人们只关心表中的一部分数据,

故建表时引入了分区概念。

2、hive分区表:是指在创建表时指定的partition的分区空间,若需要创建有分区的表,

需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构。

二、实现创建、删除分区表

注意:
1、一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。

2、hive的表和列名不区分大小写(故建表时,都是小写)

3、分区是以字段的形式在表结构中存在,通过"desc table_name"命令可以查看到字段存在,该字段仅是分区的标识。

4、建表的语法(建分区可参见PARTITIONED BY参数):

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] 
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]

5、分区建表分为2种,一种是单分区,也就是说在表文件夹目录下只有一级文件夹目录。另外一种是多分区,表文件夹下出现多文件夹嵌套模式。

a、单分区建表语句:create table test_table (id int, content string) partitioned by (dt string);
   单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列。

b、双分区建表语句:create table test_table_2 (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string);
   双分区表,按天和小时分区,在表结构中新增加了dt和hour两列。

6、增加分区表语法(表已创建,在此基础上添加分区):

ALTER TABLE table_name ADD partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ... partition_spec: : PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)

用户可以用 ALTER TABLE ADD PARTITION 来向一个表中增加分区。当分区名是字符串时加引号。例:

ALTER TABLE test_table ADD PARTITION (dt='2016-08-08', hour='10') location '/path/uv1.txt' PARTITION (dt='2017-08-08', hour='12') location '/path/uv2.txt';

7、删除分区语法:

ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...

用户可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 来删除分区。分区的元数据和数据将被一并删除。例:

ALTER TABLE test_table DROP PARTITION (dt='2016-08-08', hour='10');

8、数据加载进分区表中语法:

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

例:
LOAD DATA INPATH '/user/uv.txt' INTO TABLE test_table_2 PARTITION(dt='2016-08-08', hour='08'); LOAD DATA local INPATH '/user/hh/' INTO TABLE test_table  partition(dt='2013-02- 07');

当数据被加载至表中时,不会对数据进行任何转换。Load操作只是将数据复制至Hive表对应的位置。数据加载时在表下自动创建一个目录,文件存放在该分区下。

9、基于分区的查询的语句:

SELECT test_table.* FROM test_table WHERE test_table.dt>= '2008-08-08';

10、查看双分区语句:
hive> show partitions test_table_2; 
OK 
dt=2016-08-08/hour=10 
dt=2016-08-09/hour=10
dt=2008-08-09/hour=10

 

举例:

  1. CREATE TABLE `incr_test_2`(
  2. `ord_id` string,
  3. `ord_no` string,
  4. `creat_date` string,
  5. `creat_time` string,
  6. `time_stamp` string)
  7. COMMENT 'Imported by sqoop on 2016/08/08 14:53:43'
  8. PARTITIONED BY (
  9. `log_time` string)
  10. ROW FORMAT SERDE
  11. 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
  12. WITH SERDEPROPERTIES (
  13. 'field.delim'='\u0001',
  14. 'line.delim'='\n',
  15. 'serialization.format'='\u0001')
  16. STORED AS INPUTFORMAT
  17. 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
  18. OUTPUTFORMAT
  19. 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
  20. ;

查看对应的建表信息:

  1. hive (origin_test)> show create table incr_test_2;
  2. OK
  3. CREATE TABLE `incr_test_2`(
  4. `ord_id` string,
  5. `ord_no` string,
  6. `creat_date` string,
  7. `creat_time` string,
  8. `time_stamp` string)
  9. COMMENT 'Imported by sqoop on 2016/08/04 14:53:43'
  10. PARTITIONED BY (
  11. `log_time` string)
  12. ROW FORMAT SERDE
  13. 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
  14. WITH SERDEPROPERTIES (
  15. 'field.delim'='\u0001',
  16. 'line.delim'='\n',
  17. 'serialization.format'='\u0001')
  18. STORED AS INPUTFORMAT
  19. 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
  20. OUTPUTFORMAT
  21. 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
  22. LOCATION
  23. 'hdfs://nameservice/user/hive/warehouse/origin_test.db/incr_test_2'
  24. TBLPROPERTIES (
  25. 'transient_lastDdlTime'='1470293625')

查看分区表:

  1. -- 查看单分区:
  2. hive (origin_test)>show partitions incr_test_2;
  3. OK
  4. log_time=20160917182510
  5. log_time=20160917192512
  6. log_time=20160917202512
  7. log_time=20160917212512
  8. log_time=20160917222510
  9. log_time=20160917232511
  10. log_time=20160918002525
  11. log_time=20160918012514
  12. log_time=20160918022513
  13. log_time=20160918032510
  14. log_time=20160918042510
  15. log_time=20160918052511
  16. log_time=20160918062513
  17. log_time=20160918072510
  18. log_time=20160918082510
  19. log_time=20160918092511
  20. log_time=20160918102510
  21. log_time=20160918112511
  22. log_time=20160918122512
  23. log_time=20160918132511
  24. Time taken: 0.264 seconds, Fetched: 20 row(s)
  25. hive (origin_ennenergy_transport)>

最新文章

  1. ==与equals的区别
  2. shell学习之路:重定向符号的使用
  3. Linux学习之CentOS--CentOS6.4下Mysql数据库的安装与配置【转】
  4. Why we need interfaces in Delphi
  5. Java API ——包装类
  6. codeforce 606A - Magic Spheres
  7. Windows 窗体启动和关闭的事件顺序
  8. LoadRunner调用Java程序—性能测试
  9. ci 中使用 pdo 连接 mysql
  10. typescript 的 polyfill 学习1-Class 继承篇
  11. CSS3选择器在HTML5中的使用
  12. springboot整合rabbitmq
  13. Android快速实现上传项目到Github
  14. ssh框架遇到的问题总结
  15. 吴恩达深度学习第1课第3周编程作业记录(2分类1隐层nn)
  16. Docker中完成Jenkins的安装
  17. Golang 入门系列(七) Redis的使用
  18. VScode 中 vue文件template中不能使用tab补齐标签
  19. Layui++>>ajax传递数组,防止深度序列化
  20. 基于centOS7:新手篇→tomcat安装配置

热门文章

  1. Atlassian JIRA 插件开发之三 创建
  2. wraps补充
  3. Java 中将字符串数组转换为字符串
  4. 【C++】一个指针占几个字节?为什么呢?
  5. mysql启动报错 "unknown variable 'defaults-file=/etc/my.cnf"
  6. NP完全问题的证明
  7. -Shell 教程 Bash 脚本 基础语法 MD
  8. 简单的C#日志记录和弹出提示
  9. consul:kv
  10. Python 常用语句