静态分区
Hive 分区partition
必须在表定义时指定对应的partition字段
a、单分区建表语句：
create table day_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。
以dt为文件夹区分
b、 双分区建表语句：
create table day_hour_table (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。
先以dt为文件夹，再以hour子文件夹区分
——Hive添加分区表语法
（表已创建，在此基础上添加分区）：
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_spec [LOCATION 'location1'] partition_spec [LOCATION 'location2'] ...;
partition_spec:
: (partition_column = partition_col_value, partition_column = partition_col_value, ...)
例：
ALTER TABLE day_table ADD PARTITION (dt='2008-08-08', hour='08')——Hive删除分区语法：
ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...
partition_spec:
: (partition_column = partition_col_value, partition_column = partition_col_value, ...)
用户可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 来删除分区。
内部表中、对应分区的元数据和数据将被一并删除。
例：
——Hive向指定分区添加数据语法：
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
例：
LOAD DATA INPATH '/user/pv.txt' INTO TABLE day_hour_table PARTITION(dt='2008-08- 08', hour='08');
LOAD DATA local INPATH '/user/hua/*' INTO TABLE day_hour partition(dt='2010-07- 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
ALTER TABLE day_hour_table DROP PARTITION (dt='2008-08-08', hour='09');——Hive查询执行分区语法
SELECT day_table.* FROM day_table WHERE day_table.dt>= '2008-08-08';
分区表的意义在于优化查询。查询时尽量利用分区字段。如果不使用分区字段，就会全部扫描。
Hive查询表的分区信息语法：
SHOW PARTITIONS day_hour_table;
动态分区
——开启支持动态分区
set hive.exec.dynamic.partition=true;
默认：false
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;
默认：strict（至少有一个分区列是静态分区）
相关参数
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode;
每一个执行mr节点上，允许创建的动态分区的最大数量(100)
set hive.exec.max.dynamic.partitions;
所有执行mr节点上，允许创建的所有动态分区的最大数量(1000)
set hive.exec.max.created.files;
所有的mr job允许创建的文件的最大数量(100000)
加载数据
from psn21
insert overwrite table psn22 partition(age, sex)
select id, name, age, sex, likes, address distribute by age, sex;分桶
——hive 分桶
分桶表是对列值取哈希值的方式，将不同数据放到不同文件中存储。
对于hive中每一个表、分区都可以进一步进行分桶。
由列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中。
适用场景：
数据抽样（ sampling ）、map-join
——开启支持分桶
set hive.enforce.bucketing=true;
默认：false；设置为true之后，mr运行时会根据bucket的个数自动分配reduce task个数。（用户也可以通过mapred.reduce.tasks自己设置reduce任务个数，但分桶时不推荐使用）
注意：一次作业产生的桶（文件数量）和reduce task个数一致。
往分桶表中加载数据
insert into table bucket_table select columns from tbl;
insert overwrite table bucket_table select columns from tbl;——桶表 抽样查询
select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on columns);
TABLESAMPLE语法：
TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
x：表示从哪个bucket开始抽取数据
y：必须为该表总bucket数的倍数或因子
例：
当表总bucket数为32时
TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 8)，抽取哪些数据？
共抽取2（32/16）个bucket的数据，抽取第2、第18（16+2）个bucket的数据
案例
CREATE TABLE psn31( id INT, name STRING, age INT)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
测试数据：
1,tom,11
2,cat,22
3,dog,33
4,hive,44
5,hbase,55
6,mr,66
7,alice,77
8,scala,88//创建分桶表
CREATE TABLE psnbucket( id INT, name STRING, age INT)
CLUSTERED BY (age) INTO 4 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
//加载数据：
insert into table psnbucket select id, name, age from psn31;
//抽样
select id, name, age from psnbucket tablesample(bucket 2 out of 4 on age);
