在大資料中，最常用的一種思想就是分治，我們可以把大的檔案切割劃分成乙個個的小的檔案，這樣每次操作乙個小的檔案就會很容易了，同樣的道理，在hive當中也是支援這種思想的，就是我們可以把大的資料，按照每天，或者每小時進行切分成乙個個的小的檔案，這樣去操作小的檔案就會容易得多了
分割槽欄位是乙個虛擬的字段 不存放任何資料，分割槽表欄位不能夠在表中已經存在。
分割槽欄位的資料來自於裝載分割槽表資料的時候指定的
分割槽表的字段在hdfs上的效果就是在建立表的資料夾下面又建立了子檔案，這樣的目的把資料的劃分更加細緻 減少了查詢時候全表掃瞄成本 只需要按照指定的分割槽掃瞄資料並顯示結果即可
<-- 建立分割槽表語法 -->
create table score(s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';
<-- 建立乙個錶帶多個分割槽 -->
create table score2 (s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,day string) row format delimited fields terminated by '\t';
<-- 載入資料到分割槽表中 -->
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');
<-- 載入資料到乙個多分割槽的表中去 -->
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');
<-- 多分割槽聯合查詢使用union all來實現 -->
select * from score where month = '201806' union all select * from score where month = '201806';
<-- 檢視分割槽 -->
show partitions score;
<-- 新增乙個分割槽 -->
alter table score add partition(month='201805');
<-- 同時新增多個分割槽 -->
alter table score add partition(month='201804') partition(month = '201803');
<-- 注意：新增分割槽之後就可以在hdfs檔案系統當中看到表下面多了乙個資料夾 -->
<-- 刪除分割槽 -->
alter table score drop partition(month = '201806');
分桶表（分簇表）建立之前需要開啟分桶功能，分桶表建立的時候分桶字段必須是表中已經儲存的字段，也就是說你要按照表中那個字段進行分桶
針對分桶表的資料匯入：load data方式不能夠導成分桶表的資料，沒有分桶效果，原因在於load 本質是哪個相當於 hive 去幫我們執行hadoop fs -put
分桶表的資料採用insert+select 插入的資料來自於查詢結果（查詢時候執行了mr程式）對應mr當中的partitioner
預設分桶負責 按照你指定的分桶字段clustered by 雜湊值與分桶的個數 set mapreduce.job.reduces 進行模運算取餘
分桶表也是把表所對映的結構化資料檔案分成更細緻的部分 但是更多的是用在join 查詢提高效率之上
只需要把join 的字段在各自表當中進行分桶操作即可
<-- 開啟hive的桶表功能 -->
set hive.enforce.bucketing=true;
<-- 設定reduce的個數 -->
set mapreduce.job.reduces=3;
<-- 建立桶表 -->
create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by '\t';
<-- 桶表的資料載入，只能通過insert overwrite。hdfs dfs -put檔案或者通過load data無法載入
建立普通表，並通過insert overwrite的方式將普通表的資料通過查詢的方式載入到桶表當中去 -->
<-- 建立普通表： -->
create table course_common (c_id string,c_name string,t_id string) row format delimited fields terminated by '\t';
<-- 普通表中載入資料 -->
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/course.csv' into table course_common;
<-- 通過insert overwrite給桶表中載入資料 -->
insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);
分桶表：優點是：提高join效率和用於資料取樣。 要求是：分桶字段必須出現在表已有的字段內。
Hive分割槽表與分桶
在hive select查詢中，一般會掃瞄整個表內容，會消耗很多時間做沒必要的工作。分割槽表指的是在建立表時，指定partition的分割槽空間。分割槽語法 分割槽表操作增加分割槽 刪除分割槽 alter table employees drop ifexists partition country...
HIVE 表 分割槽表 分桶表
hive中表 1.managed table 託管表。刪除表時，資料也刪除了。2.external table 外部表。刪除表時，資料不刪。hive命令 建立表,external 外部表 hive create external table if not exists t2 id int,name ...
hive表型別 桶表 分割槽表
hive表型別 桶表 桶表是對資料進行雜湊取值，然後放到不同檔案中儲存。建立表create table t bucket id string clustered by id into 3 buckets 載入資料 set hive.enforce.bucketing true insert into...