Hive 分区表_hive 外表

分区表：

在大数据中，最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天，或者每小时进行切分成一个个的小的文件，这样去操作小的文件就会容易得多了

创建分区表语法

create table score(s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';
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创建一个表带多个分区

create table score2 (s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,day string) row format delimited fields terminated by '\t';
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加载数据到分区表中

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');
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加载数据到一个多分区的表中去

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');
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多分区联合查询使用union all来实现

select * from score where month = '201806' union all select * from score where month = '201806';
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查看分区

show  partitions  score;
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添加一个分区

alter table score add partition(month='201805');
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同时添加多个分区

alter table score add partition(month='201804') partition(month = '201803');
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注意：添加分区之后就可以在hdfs文件系统当中看到表下面多了一个文件夹

删除分区

alter table score drop partition(month = '201806');
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外部分区表综合练习：

需求描述：现在有一个文件score.csv文件，存放在集群的这个目录下/scoredatas/month=201806，这个文件每天都会生成，存放到对应的日期文件夹下面去，文件别人也需要公用，不能移动。需求，创建hive对应的表，并将数据加载到表中，进行数据统计分析，且删除表之后，数据不能删除

需求实现:
数据准备：

hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/month=201806
hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/month=201806/
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创建外部分区表，并指定文件数据存放目录

create external table score4(s_id string, c_id string,s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/scoredatas';
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进行表的修复,就是建立表与数据文件之间的一个关系映射

msck  repair   table  score4;
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修复成功之后即可看到数据已经全部加载到表当中去了

select * from score4;
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第二种实现方式，上传数据之后手动添加分区即可

数据准备：

hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/month=201805
hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/month=201805
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修改表，进行手动添加方式

alter table score4 add partition(month='201805');
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