分区表与分桶表

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

分区字段是一个虚拟的字段  不存放任何数据，分区表字段不能够在表中已经存在。

分区字段的数据来自于装载分区表数据的时候指定的

分区表的字段在hdfs上的效果就是在建立表的文件夹下面又创建了子文件，这样的目的把数据的划分更加细致 减少了查询时候全表扫描成本 只需要按照指定的分区扫描数据并显示结果即可

<-- 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';
<-- 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';
<-- 加载数据到分区表中 -->
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (mOnth='201806');
<-- 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');
<-- 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';
<-- 查看分区 -->
show  partitions  score;
<-- 添加一个分区 -->
alter table score add partition(mOnth='201805');
<-- 同时添加多个分区 -->
alter table score add partition(mOnth='201804') partition(mOnth= '201803');
<-- 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');

将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，说白了就是将数据按照字段进行划分，可以将数据按照字段划分到多个文件当中去

分桶表（分簇表）创建之前需要开启分桶功能，分桶表创建的时候分桶字段必须是表中已经存储的字段，也就是说你要按照表中那个字段进行分桶

针对分桶表的数据导入：load data方式不能够导成分桶表的数据，没有分桶效果，原因在于load 本质是哪个相当于 hive 去帮我们执行hadoop fs -put 

分桶表的数据采用insert+select 插入的数据来自于查询结果（查询时候执行了mr程序）对应mr当中的partitioner

默认分桶负责  按照你指定的分桶字段clustered by 哈希值与分桶的个数 set mapreduce.job.reduces 进行模运算取余

分桶表也是把表所映射的结构化数据文件分成更细致的部分 但是更多的是用在join 查询提高效率之上

只需要把join 的字段在各自表当中进行分桶操作即可

<-- 开启hive的桶表功能 -->
set hive.enforce.bucketing=true;
<-- 设置reduce的个数 -->
set mapreduce.job.reduces=3;
<-- 创建桶表 -->
create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by '\t';
<-- 桶表的数据加载，只能通过insert  overwrite。hdfs  dfs  -put文件或者通过load  data无法加载
创建普通表，并通过insert  overwrite的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去 -->
<-- 创建普通表： -->
create table course_common (c_id string,c_name string,t_id string) row format delimited fields terminated by '\t';
<-- 普通表中加载数据 -->
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/course.csv' into table course_common;
<-- 通过insert  overwrite给桶表中加载数据 -->
insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);分区表和分桶表的优点，字段的要求

分区表：    优点是：提高查询效率      要求是：分区字段绝对不能出现在表已有的字段内。

分桶表：    优点是：提高join效率和用于数据取样。    要求是：分桶字段必须出现在表已有的字段内。