背景产品要我更新一个月以前的增量数据（每天一个分区，累计起来的）mmp 写个循环脚本，重新跑。。。#!/usr/bin/env bash
start_date="$1"
end_date="$2"
task_job="$3"
while [ ${start_date} -le ${end_date} ]
do
echo "${start_date}"
python /data/apps/
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2023-07-14 16:21:32
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上篇我们介绍了DDL中的两种操作，今天我们来继续了解DML的一些操作DML(Database Manipulation Language):导入数据基本版：load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tab_name这个是导入数据的基本版，其中当添加上关键字local时是从本地文件路径中导入数据的，如果没有加上上local这
分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。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小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
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2023-07-12 10:34:04
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一、分区表概念： 分区为 HDFS 上表目录的子目录，数据按照分区存储在子目录中。如果查询的 where备注：Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录，在查询数据时候，默认会对全表进行扫描，这样时间和性能的消耗都非常大。使用场景：
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2023-07-06 17:25:09
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1. 建立分区表 create table单分区表：其中分区字段是partdate，注意分区字段不能和表字段一样，否则会报重复的错create table test_t2(words string,frequency string) partitioned by (partdate string) row format delimited fields terminated by '\1';多分区
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2023-05-23 21:08:22
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第 7 章 分区表和分桶表1. 分区表(生产环境用的非常多)1.1 分区表基本操作1.2 二级分区1.3 动态分区调整2. 分桶表（了解，有印象即可）3. 抽样查询 1. 分区表(生产环境用的非常多)1.1 分区表基本操作1）创建分区表语法 注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看作表的伪列。2）加载数据到分区表中注意：分区表加载数据时，必须指定分区3）查询分区表中数据4）增加分
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2023-07-24 15:23:08
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目录一、分区表1.分区表的基本操作2.创建二级分区数据修复3.动态分区二、分桶表一、分区表 Hive中的分区表就是分目录，分区表对应的就是HDFS文件系统上的独立的文件夹，分区就是把一个大的数据根据某些条件分成几个小的数据集。1.分区表的基本操作//创建一个分区表，注意day作为分区字段不能存在于表中
c
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2023-08-18 22:39:17
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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
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2023-06-15 08:14:31
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文章目录一、实战概述二、实战步骤（一）创建学校数据库（二）创建省市分区的大学表（三）在本地创建数据文件1、创建四川成都学校数据文件2、创建四川泸州学校数据文件3、创建江苏南京学校数据文件4、创建江苏苏州学校数据文件（四）按省市分区加载学校数据1、加载四川成都学校数据文件到四川成都分区2、加载四川泸州学校数据文件到四川泸州分区3、加载江苏南京学校数据文件到江苏南京分区4、加载江苏苏州学校数据文件到
1.分区表的介绍在Hive中处理数据时，当处理的一张表的数据量过大的时候，每次查询都是遍历整张表，显然对于计算机来说，是负担比较重的。所以我们可不可以针对数据进行分类，查询时只遍历该分类中的数据，这样就能有效的解决问题。所以就会Hive在表的架构下，就会有分区的这个概念，就是为了满足此需求。 分区表的一个分区对应hdfs上的一个目录。 分区表包括静态分区表和动态分区表，根据分区会不会自动创建来区分
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2023-06-28 13:56:08
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一、分区简介为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。分区是表的部分列的集合，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，这对于提高查找效率很有帮助分区是一种根据“分区列”（partition column）的值对表进行粗略划分的机制。Hive中的每个分区对应数据库中相应分区列的一个索引，每个分区对应着表下的一个目录，在HDFS上的表现形式与
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2023-08-18 13:41:49
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# Hive分区表查看分区流程
## 1. 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言来分析大型数据集。Hive中的分区表允许我们将数据按照特定的列值进行分区，以提高查询效率。本文将介绍如何通过Hive查看分区表的分区。
## 2. 流程概述
下面的表格展示了查看Hive分区表分区的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
|
# Hive 分区表分区解锁指南
在使用 Hive 进行数据分析时，分区表是一个非常强大的功能，可以帮助我们更高效地管理和查询数据。但是，有时候我们可能需要对已经存在的分区进行解锁，以便对其进行维护、修改或删除。本文将为你详细介绍如何实现 Hive 分区表的分区解锁，帮助你逐步完成这一过程。
## 整体流程
下面是解锁 Hive 分区表的整体流程：
| 步骤 | 操作
hive命令51.分桶 hive中的分桶是另一种将数据切分为更小片段的方式， 然而，高效的分区要求采用分区键，并不会导致出现大量的非常小的分区 因此，对于你的分区键有很多的值，但是分区键的每个值都没有多少行时，那么分区 并不是最佳选择，此时分桶很适合这种情形2.分桶可以让你为每个表的分桶列定义桶的最大数目，hive中的一个分区就是一个目录， 分区键的值存放在实际的分区目录名中，而分区键是表中的一个
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2023-07-14 16:13:07
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文章目录1 查询1.1 基本查询（Select...From）1.1.1 全表和特定列查询1.1.2 列别名1.1.3 算术运算符1.1.4 常用函数1.1.5 Limit 语句1.1.6 Where 语句1.1.7 比较运算符（Between / In / Is Null）1.1.8 Like和RLike1.1.9 逻辑运算符（And / Or / Not）1.2 分组1.2.1 Group
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2023-10-03 11:31:13
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hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区、列表分区、hash分区、混合分区等)。分区列也不是表中的一个实际的字段
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2022-06-20 09:06:30
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一：简介分区表就是根据指定字段的值进行分类、分组，字段值相同的分为一类然后存储在一个单独的HDFS文件中，多个类就存储在多
原创
2023-05-16 00:04:47
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Hive进阶篇（八）Hive查询调优*一、JOIN优化 1.Reduce Side Join在Reduce中做Join2.Map Join在Map阶段就Join好,省略了Reduce阶段 -------------------------------------------------------- 分桶介绍 ----------------
数据库分区的主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间，主要包括两种分区形式：水平分区与垂直分区。水平分区是对表进行行分区。而垂直分区是对列进行分区，一般是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，常用的是水平分区.
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2023-07-12 10:33:38
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备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录一.Hive分区表概述二.静态分区2.1 单分区测试2.2 多分区测试三.动态分区3.1 动态分区测试3.2 动态分区和静态分区混合使用四.分区的其它操作4.1 恢复分区4.2 归档分区4.3 交换分区参考 一.Hive分区表概述数据分区的概念以及存在很久了，通常使用分区来水平分散压力，将数据从物理上移到和使用最频繁的用户更近的地方，以及实现其目的。 h
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2023-07-13 16:58:59
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