本篇文章给大家谈谈hive分区表，以及Hive分区表的作用?静态分区和动态分区的区别是什么?对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、在Hive中如何实现数据分区
- 2、Spark-sql读取hive分区表限制分区过滤条件及限制分区数量
- 3、如何每日增量加载数据到Hive分区表
- 4、hive表的类型有哪些
- 5、Hive命令-分区篇
- 6、Hive分区的作用
在Hive中如何实现数据分区
：向表格之中插入数据，明确指定插入的分区的名字 2：向表格之中插入数据，不明确指定插入的数据的名字，而是根据插入的数据的某个字段的取值来自动决定数据 被插入到哪一个分区之中。被称为动态分区。
于是hive的一种叫做动态分区的特性就出现了，它能够根据select出来的参数自动推断将数据插入到那个分区中去。本文上面的两种SQL语句设定分区的方式都叫做静态分区插入。
语法：假设我们有一个表叫employee ，拥有如 Id， Name， Salary， Designation， Dept， 和 yoj (即加盟年份)字段。假设需要检索所有在2017年加入，查询搜索整个表所需的信息员工的详细信息。
Hive有个MSCK命令，可以扫描数据分区目录，修复元信息，目录与元信息不一致时，能自动更新。
静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。
只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。
Spark-sql读取hive分区表限制分区过滤条件及限制分区数量
如果只有1个文件，则会生成 16 个分区。如果有一个大文件1024M，其余 999 个文件共 1024M，则会生成 1007个分区。
set hive.exec.dynamic.partition=true；(查看语句：set hive.exec.dynamic.partition；)set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict；注：该属性默认是strict，即限制模式，避免全部分区字段都是动态的。
当分区过多且数据很大时，可以使用严格模式，避免出发一个大的mapreduce任务。当分区数量过多且数据量较大时，执行宽范围的数据扫描会触发一个很大的mapreduce任务。在严格模式下，当where中没有分区过滤条件时会禁止执行。
当我们在Spark SQL中设置参数时，默认情况下，参数的作用范围只限于当前SparkSession或SparkContext的生命周期。一旦SparkSession或SparkContext关闭，参数的取值也会被重置为默认值。
用beeline的方式。可以执行成功有beeline的方式，即hive原生hivesql能按条件删除；而使用spark-sql，或spark-beeline等方式执行会报错。
如何每日增量加载数据到Hive分区表
1、从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。
2、通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、JSON）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。
3、先将excel表中数据另存转化为data.csv格式，转化为.csv格式的文件默认就是用“，”进行分割的，可以用notepad++打开data.csv格式查看。然后再讲数据导入到hive仓库中即可。
4、许多用户都有ApacheFlume、ApacheStorm或ApacheKafka这样的工具，他们使用这些工具将数据流传输到Hadoop集群中。虽然这些工具可以以每秒数百行或更多行的速度写入数据，但Hive只能每15分钟到1小时添加一次分区。
5、如果要写入到hive的话，就需要将不同的表的binlog写入到不同的hive表中，这个维护成本太高了。而且spark其实可以直接读取hdfs的json文件，因此直接放hdfs就好了。
hive表的类型有哪些
整型 TINYINT — 微整型，只占用1个字节，只能存储0-255的整数。SMALLINT– 小整型，占用2个字节，存储范围–32768 到 32767。INT– 整型，占用4个字节，存储范围-2147483648到2147483647。
在Hive中，内部表（Internal Table）和外部表（External Table）是两种主要类型的表。
上表我们看到hive不支持日期类型，在hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。 hive是用Java开发的，hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了string类型。
int、double空数据异常。hive中int、double的空字符是有以上三种情况，会导致空值存储到mysql时出现类型不匹配而出现异常。
在Hive的架构中，还包括Metastore和Hive Server。Metastore维护着关于表、分区和表的元数据信息（如字段名称、类型、分区信息等），而Hive Server则负责进程间通信。
Hive命令-分区篇
1、Hive中的分区分为静态分区和动态分区。静态分区在插入或导入数据时需要指定具体的分区，可以创建一级分区或多级分区。动态分区与静态分区表的创建方式相同，但在插入数据时需要开启动态数据支持，根据查询到的值动态创建分区。
2、语法：假设我们有一个表叫employee ，拥有如 Id， Name， Salary， Designation， Dept， 和 yoj (即加盟年份)字段。假设需要检索所有在2017年加入，查询搜索整个表所需的信息员工的详细信息。
3、hive 分区表：分区字段的物理表现：hive分区表 ，其真实的表现其实就是在 存储hive表的文件夹的下面，创建新的文件夹，文件夹的名字是 分区字段=字段取值 这种格式的。
Hive分区的作用
1、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。
2、hive分区表 ，其真实的表现其实就是在 存储hive表的文件夹的下面，创建新的文件夹，文件夹的名字是 分区字段=字段取值 这种格式的。分区的优点：当分区表的数据很大的时候，可以指定查询表格之中的部分数据。
3、表：Hive 数据库中包含表，这些表用于存储数据。表的结构在创建时定义，通常使用 HiveQL 创建。分区：表可以分成分区以提高查询性能。分区是表的子集，根据一个或多个列的值进行划分。
4、我们知道在传统的DBMs系统中，一般都具有表分区的功能，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高了查询效率，当然我们还可以通过进一步在分区上建立索引，进一步提高查询效率。
hive分区表的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于Hive分区表的作用?静态分区和动态分区的区别是什么?、hive分区表的信息别忘了在本站进行查找喔。
