一、分割槽表建立與說明

必須在表定義時建立partition

a、單分割槽建表語句：create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);單分割槽表，按天分割槽，在表結構中存在id，content，dt三列。

以dt為資料夾區分

b、 雙分割槽建表語句：create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string);雙分割槽表，按天和小時分割槽，在表結構中新增加了dt和hour兩列。

先以dt為資料夾，再以hour子資料夾區分

新增分割槽表語法（表已建立，在此基礎上新增分割槽）：ALTER TABLE table_name ADD
partition_spec [ LOCATION 'location1' ]
partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...

ALTER TABLE day_table ADD
PARTITION (dt='2008-08-08', hour='08')
location '/path/pv1.txt'

刪除分割槽語法：ALTER TABLE table_name DROP
partition_spec, partition_spec,...

使用者可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 來刪除分割槽。分割槽的元資料和資料將被一併刪除。例：

資料載入進分割槽表中語法：

例：

檢視分割槽語句：

二、靜態與動態分割槽表

partition是hive提供的一種機制：使用者通過指定一個或多個partition key，決定資料存放方式，進而優化資料的查詢
一個表可以指定多個partition key，每個partition在hive中以資料夾的形式存在。

1、靜態分割槽（static partition）：
編輯檔案：/home/work/data/test3.txt; /home/work/data/test4.txt;
$ cat /home/work/data/test3.txt
1,zxm
2,ljz
3,cds
4,mac
5,android
6,symbian
7,wp

$ cat /home/work/data/test4.txt
8,zxm
9,ljz
10,cds
11,mac
12,android
13,symbian
14,wp

建表：
hive> create table student_tmp(id INT, name STRING)
      > partitioned by(academy STRING, class STRING)
      > row format delimited fields terminated by ',';
OK
Time taken: 6.505 seconds
id，name是真實列，partition列academy和class是偽列

load資料：(此處直接load資料進partition，在hive 0.6之前的版本，必須先建立好partition，資料才能匯入)
hive> load data local inpath '/home/work/data/test3.txt' into table student_tmp partition(academy='computer', class='034');
Copying data from file:/home/work/data/test3.txt
Copying file: file:/home/work/data/test3.txt
Loading data to table default.student_tmp partition (academy=computer, class=034)
OK
Time taken: 0.898 seconds
hive>  load data local inpath '/home/work/data/test3.txt' into table student_tmp partition(academy='physics', class='034'); 
Copying data from file:/home/work/data/test3.txt
Copying file: file:/home/work/data/test3.txt
Loading data to table default.student_tmp partition (academy=physics, class=034)
OK
Time taken: 0.256 seconds

檢視hive檔案結構：
$ hadoop fs -ls  /user/hive/warehouse/student_tmp/
Found 2 items
drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 18:47 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer
drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:00 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=physics
$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer
Found 1 items
drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 18:47 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer/class=034

查詢資料：
hive> select * from student_tmp where academy='physics';
OK
1       zxm     physics 034
2       ljz     physics 034
3       cds     physics 034
4       mac     physics 034
5       android physics 034
6       symbian physics 034
7       wp      physics 034
Time taken: 0.139 seconds

以上是static partition的示例，static partition即由使用者指定資料所在的partition，在load資料時，指定partition(academy='computer', class='034');
static partition常適用於使用處理時間作為partition key的例子。
但是，我們也常常會遇到需要向分割槽表中插入大量資料，並且插入前不清楚資料歸宿的partition，此時，我們需要dynamic partition。
使用動態分割槽需要設定hive.exec.dynamic.partition引數值為true。
可以設定部分列為dynamic partition列，例如：partition(academy='computer', class);
也可以設定所有列為dynamic partition列，例如partition(academy, class);
設定所有列為dynamic partition列時，需要設定hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
需要注意的是，主分割槽為dynamic partition列，而副分割槽為static partition列是不允許的，例如partition(academy, class=‘034’);是不允許的
2、動態分割槽（dynamic partition）：
建表
hive> create table student(id INT, name STRING)                                                                            
    > partitioned by(academy STRING, class STRING)
    > row format delimited fields terminated by ',';
OK
Time taken: 0.393 seconds

設定引數
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

匯入資料：
hive> insert overwrite table student partition(academy, class)      
    > select id,name,academy,class from student_tmp                 
    > where class='034';                                      
Total MapReduce jobs = 2
.........
OK
Time taken: 29.616 seconds

查詢資料：

hive> select * from student where academy='physics'; 
OK
1       zxm     physics 034
2       ljz     physics 034
3       cds     physics 034
4       mac     physics 034
5       android physics 034
6       symbian physics 034
7       wp      physics 034
Time taken: 0.165 seconds

檢視檔案：
$ hadoop fs -ls  /user/hive/warehouse/student/
Found 2 items
drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:22 /user/hive/warehouse/student/academy=computer
drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:22 /user/hive/warehouse/student/academy=physics

3、總結：
hive partition是通過將資料拆分成不同的partition放入不同的檔案，從而減少查詢操作時資料處理規模的手段。
例如，Hive Select查詢中，如果沒有建partition，則會掃描整個表內容，這樣計算量巨大。如果我們在相應維度做了partition，則處理資料規模可能會大大減少。
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4、附partition相關引數：
hive.exec.dynamic.partition（預設false）： 設定為true允許使用dynamic partition
hive.exec.dynamic.partition.mode（預設strick）：設定dynamic partition模式（nostrict允許所有partition列都為dynamic partition，strict不允許）
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode （預設100）：每一個mapreduce job允許建立的分割槽的最大數量，如果超過了這個數量就會報錯
hive.exec.max.dynamic.partitions （預設1000）：一個dml語句允許建立的所有分割槽的最大數量
hive.exec.max.created.files （預設100000）：所有的mapreduce job允許建立的檔案的最大數量