Hive 系列（五）—— Hive 分区表和分桶表

最新推荐文章于 2025-05-10 19:48:17 发布

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一、分区表

1.1 概念

Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录，在查询数据时候，默认会对全表进行扫描，这样时间和性能的消耗都非常大。

分区为 HDFS 上表目录的子目录，数据按照分区存储在子目录中。如果查询的 where 字句的中包含分区条件，则直接从该分区去查找，而不是扫描整个表目录，合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能。

这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念，实际上这个概念非常常见。比如在我们常用的 Oracle 数据库中，当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会下降，这时也可以对表进行分区。表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据存放到多个表空间（物理文件上），这样查询数据时，就不必要每次都扫描整张表，从而提升查询性能。

1.2 使用场景

通常，在管理大规模数据集的时候都需要进行分区，比如将日志文件按天进行分区，从而保证数据细粒度的划分，使得查询性能得到提升。

1.3 创建分区表

在 Hive 中可以使用 PARTITIONED BY 子句创建分区表。表可以包含一个或多个分区列，程序会为分区列中的每个不同值组合创建单独的数据目录。下面的我们创建一张雇员表作为测试：

 CREATE EXTERNAL TABLE emp_partition(
    empno INT,
    ename STRING,
    job STRING,
    mgr INT,
    hiredate TIMESTAMP,
    sal DECIMAL(7,2),
    comm DECIMAL(7,2)
    )
    PARTITIONED BY (deptno INT)   -- 按照部门编号进行分区
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"
    LOCATION '/hive/emp_partition';

1.4 加载数据到分区表

加载数据到分区表时候必须要指定数据所处的分区：

# 加载部门编号为20的数据到表中
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp20.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_partition PARTITION (deptno=20)
# 加载部门编号为30的数据到表中
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp30.txt" O