本篇文章给大家谈谈hive分区数据提取，以及hive分区查询语句对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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HIVE初步(一):基本语法
1、语法： date_add(string startdate， int days) 说明：返回开始日期startdate增加days天后的日期。 举例：语法： date_sub (string startdate， int days) 返回值： string 说明：返回开始日期startdate减少days天后的日期。 举例：行转列是指多行数据转换为一个列的字段。
2、参考 维基百科 、 Hadoop Hive概念学习系列之hive的正则表达式初步（六） 和 Hive 正则匹配函数 之前没有在意过正则表达式，但是工作组不可避免的遇到了，感觉也比较重要，就花点时间理解一下。
3、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。但是，如果用年份分区雇员数据并将其存储在一个单独的文件，它减少了查询处理时间。
4、基础语法： nvl(表达式1，表达式2)如果表达式1为空值，nvl返回值为表达式2的值，否则返回表达式1的值。 注：其表达式的值可以是数字型、字符型和日期型。 若表达式为字段时，表达式1与表达式2的数据类型必须为同一个类型。
5、该词是一种典型的数据仓库分析工具。常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。Hive让开发人员能够轻松地处理和分析大数据集，使用Hive可以在不了解MapReduce细节的情况下，开发基Hadoop的大规模数据处理应用程序。
Hive命令-分区篇
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。但是，如果用年份分区雇员数据并将其存储在一个单独的文件，它减少了查询处理时间。
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。
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。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。
：启动集群中所有的组件 cd /export/onekey ./start-all.sh 2：使用终端连接Hive 3：打开 beeline 前先输入以下命令 ：star2： 在大数据中，最常用的一种思想就是分治，分区表实际就是对应hdfs文件系统上的的独立的文件夹，该文件夹下是 该分区所有数据文件。
但是，数据目录必须是Hive习惯路径格式：同时，建表时指定LOCATION为分区目录的父目录：这时，用命令 即可自动把所有的数据按dt分区，添加到gateway_analysis中。由于我们的目录格式不符合，只能用ADD PARTITION的方式了。
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。
Spark读取HDFS数据分区参考
Spark中现在支持的分区器有Hash分区器和Range分区器，除此之外，用户也可以自定义分区方式。默认的分区方式为Hash分区器。Spark中的分区器直接决定了RDD中分区的个数，以及RDD经过Shuffle后数据的分区和Reduce的任务数。注：可以通过RDD的 partitioner 属性来获取RDD的分区器。
由带partitioner的数据源确定，比如数据来自hdfs，则根据hdfs的数据分片方式确定分区数；如果数据来自kafka，则有topic的分区数确定。不带partitioner的数据源，其分区数由参数spark.default.parallelism确定。
使用SparkRedisConnector，使用Redis的批量命令。使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理。
Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。Spark的适用场景 Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。
生产者程序生成5条数据，消费者能够读取到5条数据。然后我将kafka的消费者程序替换成使用spark的读取kafka的程序，重复多次发现每次都是读取1号分区的数据，而其余的0号和2号2个分区的数据都没有读到。请哪位大侠出手帮助一下。
假设block设置为128M，你的文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.s. 考虑到hdfs冗余设计，默认三份拷贝，实际上3*3=9个block的物理空间。
Hive的几种常见的数据导入方式
hive的几种常见的数据导入方式如下：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；从别的表中查询出相应的数据并导入到hive表中；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。
方法 将json以字符串的方式整个入Hive表，然后使用LATERAL VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。将json拆成各个字段，入Hive表。这将需要使用第三方的SerDe，例如：https：//code.google.com/p/hive-json-serde/ 本文将主要使用第二种方法。
直接使用hadoop fs -put命令把数据上传到HDFS上，然后在Hive中建表映射即可。或者使用LOAD DATA命令从本地加载数据到Hive表。你可以百度搜索lxw的大数据田地，查看[一起学Hive]系列文章。
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