Hive分区表

1.分区表

分区实质：在数据表文件夹下再次创建分区文件夹

　　分区在创建表时用Partitioned By定义，创建表后可以使用Alter Table语句来增加或移除分区。 

create table logs (ts bigint,line string)
 partitioned by (dt string,country string) 
 Row Format Delimited Fields Terminated By ‘	’ ;

　　 Load数据时，显示指定分区值：

load data local inpath '/root/hive/file2'
 into table logs
 partition (dt='2001-01-01',country='GB');

　　更多数据文件加载到logs表之后，目录结构：

　　日志表中：两个日期分区 + 两个国家分区。数据文件则存放在底层目录中。

/user/hive/warehouse/logs /dt=2010-01-01/country=GB/file1
/file2

/country=US/file3

/dt=2010-01-02/country=GB/file4

/country=US/file5
  /file6

• 注意：现在hdfs的 /user/hive/warehouse/logs 目录下，可以直接通过 hadoop fs -mkdir /book/nation=china 的方式创建一个形式上的分区文件夹，再向其中上传数据文件a.c。但通过hive语句查询，却不认这个分区里的数据，这是因为在Metastore文件中并没有保存此分区信息。
• 解决方案为：alter table book add partition (nation='china') location "/book/nation=china" 这种方式修改mysql中的元数据信息。

　　使用show partitions logs命令获得logs表中有那些分区：

dt=2001-01-01/country=GB

dt=2001-01-01/country=US

dt=2001-01-02/country=GB

dt=2001-01-02/country=US

　　显示表的结构信息：Describe logs; 

ts                      bigint                                 
line                    string                                      
dt                      string                                      
country                 string                                

# Partition Information          

# col_name              data_type               comment                         

dt                          string                                      
country                     string 

• 需要注意，Partitioned by子句中的列定义是表中正式的列，称为“分区列”partition column。
• 但是，数据文件并不包含这些列的值，因为他们源于目录名。
• 可以在select语句中以普通方式使用分区列。Hive会对输入进行修剪，从而只扫描相关的分区。
• 还要注意，这个查询返回dt分区列的值。这个值是Hive从目录名中读取。

select ts,dt,line
 from logs
 where country='GB';

　　将只扫描file1,file2,file4。