hive的动态静态分区

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1 动态分区必须根据字段里的值来分区，动态分区是根据数据的某个字段值分到对应分区
2 静态分区就是你把这批数据统一写到指定分区，表里没这个字段
3 load的时候一定是静态分区，表中存不存在分区字段不会报错，但是load必须指定分区

Hive 静态分区&动态分区（含常见错误）
wzj_wp的博客
12-25 1966
静态分区 1.创建分区表 hive (wzj)> CREATE TABLE emp_partition( > empno int, > ename string, > job string, > mgr int, > hiredate string, ...
hive中动态分区与静态分区
wyqwilliam的博客
11-25 2917
from part0 insert into table part1 partition (sex) select *; hive中的分区有两种： 动态分区和静态分区 一、静态分区： 静态分区  1、创建分区表 hive (default)> create table order_mulit_partition(               > order_number...
hive常用属性设置
梁小明的博客
10-18 5093
hive常用属性设置 1、Hive数据仓库位置配置 (配置文件为/conf/hive-site.xml ) hive表中的数据，存储在hdfs上的位置 默认值：/user/hive/warehouse hive.metastore.warehouse.dir /user/hive/warehouse 2、Hive运行日志信息位置  默认在：/tmp/root/hive.log
Hive 动态分区遇到的坑
qq_30310607的博客
02-27 876
背景 博主所在的公司是一家手机游戏发行公司，旗下多款手机游戏，每小时游戏日志上报量非常大，这些原始游戏日志全部进入到我司数据仓库 ods 层，运营，产品每天会查询游戏上报的原始日志（日志中包含abtest），分析数据走向。但是因为每天的日志数量非常大，且所有游戏的日志都混合在一张原始日志表中（没有对游戏上报日志在 ods 层做分游戏处理，类似 ods_game1, ods_game2,...），于...
动态分区严格模式
weixin_43825553的博客
04-12 1289
FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict FAILED: SemanticE...
hive动态静态分区结合
weixin_41123524的博客
08-04 98
Hive 动态与静态分区结合的实现指南 在大数据生态中，Hive 是一种常用的数据仓库工具。对于处理大规模数据时，合理利用分区能够显著提高查询效率。本文将指导你如何结合动态和静态分区来实现数据的高效存储和查询。 整体流程 在这篇文章中，我们将遵循以下几个步骤来实现 Hive 动态与静态分区结合： 步骤 描述 ...
【Hive入门】Hive动态分区与静态分区：使用场景与性能对比完全指南
IT成长日记的博客
04-26 1333
Hive 中的分区本质上是将表的数据按特定列的值分割并存储在不同的 HDFS 目录中，从而实现数据隔离和查询裁剪（Partition Pruning）。分区分为静态分区和动态分区，区别在于分区创建的方式和时机。
【Hive】（五）Hive 中动态分区与静态分区详解_hive insert into 静态动态分区
2401_84159688的博客
05-06 620
3、这种手动指定分区加载数据，就是常说的静态分区的使用。但是在日常工作中用的比较多的是动态分区。静态分区是在创建表的时候就指定分区或者将表已经创建之后再指定分区（使用alter关键字）厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新**Hive中的分区有两种：动态分区和静态分区。2、加载数据到分区表。
Hive动态分区与静态分区的区别及使用场景
My_wife_QBL的博客
08-01 2143
在Hive中，分区是将表中的数据按照某一列的值划分到不同的目录中。每个分区都是一个子目录，存储着满足分区条件的数据。通过分区，Hive能够快速定位到需要查询的数据，从而提高查询效率。Hive的静态分区和动态分区各有优缺点，适用于不同的数据处理场景。静态分区适合数据量小且变化不频繁的情况，能够提供更优的查询性能；而动态分区则适合大规模数据，简化了数据插入操作，更加灵活。在实际应用中，用户可以根据具体的业务需求、数据特性和查询性能要求，结合静态分区与动态分区的优缺点，选择最适合的分区方式。
Hive动态分区静态分区
qq_52310720的博客
03-07 1217
简述：分区是hive存放数据的一种方式，将列值作为目录来存放数据，就是一个分区，可以有多列。这样查询时使用分区列进行过滤，只需根据列值直接扫描对应目录下的数据，不扫描不关心的分区，快速定位，提高查询效率。对于静态分区，表的分区数量和分区值是固定的。新增分区或者是加载分区数据时，需要提前指定分区名。对于动态分区，分区的值是不确定的，会根据数据自动的创建新的分区。1.对于静态分区而言分区一开始就是规定好的，包括插入的时候都是根据自己写的东西进行插入。
hive 动态分区踩坑记
frash_ka的博客
03-29 1525
坑1：动态分区字段要放在最后 set hive.auto.convert.join=true; set hive.exec.parallel=true; set hive.exec.dynamic.partition =true; set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --set hive.exec.max.dynamic.partitions=20000; insert overwrite table dw.kaka_test parti
hive中简单介绍分区表
热门推荐
东杰书屋
09-15 3万+
hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区、列表分区、hash分区、混合分区等)。分区列也不是表中的一个实际的字段，而是一个或者多个伪列。意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据。 下面的语句创建了一个简单的分区表： create table p
hive动态分区与静态分区
Cody的笔记本
10-24 4036
HIVE分区，实际上是通过一个路径来标识的，而不是在物理数据中。比如每天的数据，可能分区是pt=20121023这样，那么路径中它就会变成：/hdfs/path/pt=20121023/data_files。通过路径来标识的好处是，如果我们需要取特定分区的数据，只需要把这个路径下的数据取出来就可以了，不用扫描全部的数据。 HIVE默认是静态分区。但是有时候可能需要动态创建不同的分区，比如商品
Hive学习—静态动态分区
aosimth的博客
06-15 328
一个人胸中没有学问，就像手中没有钱，供学习HSQL的童鞋们参考！ Hive分区（Partitions）：用指定分区的列的值在hdfs中创建文件夹，并以此将表数据划分到不同的文件夹，即在表目录下再创建细分文件夹 作用：提高查询性能（查询时自动过滤不在条件的分区） 分类：动态分区和静态分区 静态分区 步骤： 1.建表时即指定分区(可以指定多个) create table student(id int,name string,age int) partitioned by(gender string) row
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略（Matlab代码实现）
最新发布
12-15
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开，结合Matlab代码实现，研究在可再生能源（如风电、光伏）出力具有不确定性的背景下，商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模（如场景生成与缩减）、优化模型构建（如随机规划、鲁棒优化）以及需求响应机制设计（如价格型、激励型），并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外，文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源，涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向，形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化；②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法；③复现论文结果或开展相关课题研究，提升科研效率与创新能力。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码实例，逐步理解模型构建与求解过程，重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑，同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
多微电网含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）
12-15
【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度方法，旨在通过共享储能资源提升多微电网系统的运行效率与经济性。文中结合博弈论思想，构建了多主体间的优化调度模型，考虑各微电网在储能租赁机制下的竞争与协作关系，实现了配电网中能量的合理分配与成本优化。该资源不仅提供了完整的Matlab代码实现，还涵盖了模型构建、算法设计及仿真分析全过程，适用于电力系统优化领域的科研与工程实践。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、储能优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多微电网系统中共享储能的租赁机制与调度策略；②应用博弈论方法解决多主体能源优化问题；③通过Matlab仿真验证优化模型的有效性，提升配电网运行的经济性与稳定性。; 阅读建议：建议读者结合代码与理论模型同步学习，重点关注博弈模型的构建逻辑与Matlab实现细节，可进一步扩展至不同场景（如考虑可再生能源不确定性、需求响应等）进行二次开发与实验验证。
Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：legacy aarch64包
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编译原理大作业：3-非递归预测分析-实验源码
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本资源是文章《编译原理大作业：3-非递归预测分析》的对应源码资源，包含一个非递归预测分析器的完整实现代码，用于分析表达式语言。该分析器基于LL(1)文法设计，采用自上而下的语法分析方法，能够判断输入串是否为文法定义的句子。 资源内容主要为： LL(1)文法的数据结构表示，包括产生式数组Yy_pushtab[]和分析表数组Yy_d[] 预测分析器总控程序实现，使用分析栈进行语法分析 输出栈内容功能，便于与手工模拟分析过程比较 对输入串"1+2;"的分析示例，验证分析器正确性 该实现完整展现了预测分析器的工作原理，包括文法转换、分析表构建、栈操作等关键环节，可作为编译原理课程中语法分析部分的参考实现。
【未发表】基于鹈鹕优化算法POA优化支持向量机SVM实现故障诊断附matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
hive动态分区和静态分区
05-16
### Hive 动态分区与静态分区的区别 #### 基本概念 Hive中的分区是一种优化技术，用于提高查询性能并减少扫描的数据量。根据分区值的定义方式不同，可以将分区分为静态分区和动态分区。 - **静态分区**是指在插入数据时，用户需要手动指定分区的值[^3]。这意味着，在执行 `INSERT` 操作之前，开发者必须清楚地知道要写入哪个具体的分区。 - **动态分区**则是指在插入数据时，分区的值由数据本身决定，而不是通过显式的参数设置来完成。在这种情况下，用户的 SQL 查询会自动提取数据中的字段作为分区键，并将其分配到相应的分区中。 #### 主要区别 | 特性 | 静态分区 | 动态分区 | |-------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------| | 分区值来源 | 用户手动指定 | 数据本身的字段值 | | 性能影响 | 插入操作简单快速 | 可能涉及更多的计算开销，因为需要解析每条记录以确定其所属分区 | | 易用性和灵活性 | 较低；适用于已知固定数量的小规模分区 | 更高；适合处理大规模未知范围内的分区 | | 配置需求 | 不需额外配置 | 需启用动态分区功能 (`SET hive.exec.dynamic.partition=true`) 并调整模式 | 为了支持更灵活的大规模数据分析场景,Hive提供了如下两个重要属性用来控制动态分区行为: ```sql -- 开启动态分区功能 SET hive.exec.dynamic.partition=true; -- 设置为非严格模式,允许全部使用动态分区而无需至少一个静态维度(推荐生产环境谨慎开启) SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; ``` 以上命令确保了即使所有的分组依据都来自输入数据列也可以正常工作而不报错[^2]. --- ### 使用场景分析 #### 静态分区适用场景 当目标表具有少量预设好的分区且这些分区不会频繁变化时,采用静态分区更为合适.例如按年份存储日志文件或者针对特定业务逻辑划分客户群体. 优点在于减少了不必要的复杂度以及潜在错误风险的同时还能获得较好的读取效率. 例子: 假设我们有一个销售订单表格按照地区分类存放在不同的目录下. 我们可以先创建一张带区域字段(partitioned by region) 的hive外部表然后逐批导入对应地区的原始csv文档至相应路径里去形成最终结构化视图. ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS sales_orders ( order_id STRING, customer_name STRING, product STRING, amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (region STRING); ALTER TABLE sales_orders ADD PARTITION(region='North') LOCATION '/data/sales/north'; LOAD DATA INPATH '/tmp/orders_north.csv' INTO TABLE sales_orders PARTITION(region='North'); ``` 此过程完全依赖于人工干预从而保证精确无误地把各部分资料送达到正确位置上去了. #### 动态分区适用场景 对于那些每天都会新增大量新类别或时间戳关联型事件流的应用程序来说则更适合运用动态分区策略.比如监控服务器运行状态指标每隔几分钟就会产生一批新的测量数值连同当前时刻一起保存下来供后续统计报表生成之用. 此时如果还坚持沿用手动设定每一个可能遇到的时间点来做为独立子集的话无疑增加了维护成本同时也容易遗漏某些特殊情况下的异常情况无法及时捕捉反馈给相关人员采取措施加以解决. 因此借助自动化机制让系统自行判断哪些独特的组合尚未存在进而自动生成必要的扩展显得尤为重要. 实例演示如何利用动态特性简化多级嵌套层次关系管理： ```sql CREATE TABLE web_logs ( ip_address STRING, request_url STRING, response_code INT, bytes_sent BIGINT ) PARTITIONED BY (datestamp STRING, hour INT); FROM staging_weblogs s INSERT OVERWRITE TABLE web_logs PARTITION(datestamp,hour) SELECT s.ip_address, s.request_url, s.response_code, s.bytes_sent, substr(s.timestamp,0,10) as datestamp, -- 提取日期部分 cast(substr(s.timestamp,12,2) AS INT) as hour; -- 转换小时数为整数类型 ``` 这里我们将源数据集中包含完整时间戳信息的一列拆分成两段分别映射为目标表上的两级分区字段即天级别(`datestamp`) 和 小时级别(`hour`).整个转换过程中完全没有人为参与仅仅依靠简单的字符串截断函数即可达成目的大大降低了开发难度提高了工作效率. --- ###
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