[一起学Hive]之六-Hive的动态分区_java hive 动态分区-优快云博客

[一起学Hive]之六-Hive的动态分区

博客分类：
hive

前面文章介绍了Hive中是支持分区的。

关系型数据库（如Oracle）中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。

先看一个应用场景，源表t_lxw1234的数据如下：

Sql代码

收藏代码

SELECT day,url FROM t_lxw1234;
2015-05-10 url1
2015-05-10 url2
2015-06-14 url1
2015-06-14 url2
2015-06-15 url1
2015-06-15 url2
……

目标表为：

Sql代码

收藏代码

CREATE TABLE t_lxw1234_partitioned (
url STRING
) PARTITIONED BY (month STRING,day STRING)
stored AS textfile;

需求：将t_lxw1234中的数据按照时间(day)，插入到目标表t_lxw1234_partitioned的相应分区中。

如果按照之前介绍的往指定一个分区中Insert数据，那么这个需求很不容易实现。

这时候就需要使用动态分区来实现，使用动态分区需要注意设定以下参数：

hive.exec.dynamic.partition

默认值：false

是否开启动态分区功能，默认false关闭。

使用动态分区时候，该参数必须设置成true;

hive.exec.dynamic.partition.mode

默认值：strict

动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。

一般需要设置为nonstrict

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode

默认值：100

在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。

该参数需要根据实际的数据来设定。

比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。

hive.exec.max.dynamic.partitions

默认值：1000

在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。

同上参数解释。

hive.exec.max.created.files

默认值：100000

整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。

一般默认值足够了，除非你的数据量非常大，需要创建的文件数大于100000，可根据实际情况加以调整。

hive.error.on.empty.partition

默认值：false

当有空分区生成时，是否抛出异常。

一般不需要设置。

那么，上面的需求可以使用如下的语句来完成：

Sql代码

收藏代码

SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode = 1000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
INSERT overwrite TABLE t_lxw1234_partitioned PARTITION (month,day)
SELECT url,substr(day,1,7) AS month,day
FROM t_lxw1234;

注意：在PARTITION (month,day)中指定分区字段名即可；

在SELECT子句的最后两个字段，必须对应前面PARTITION (month,day)中指定的分区字段，包括顺序。

执行结果如下：

Loading data to table liuxiaowen.t_lxw1234_partitioned partition (month=null, day=null)

Loading partition {month=2015-05, day=2015-05-10}

Loading partition {month=2015-06, day=2015-06-14}

Loading partition {month=2015-06, day=2015-06-15}

Partition liuxiaowen.t_lxw1234_partitioned{month=2015-05, day=2015-05-10} stats: [numFiles=1, numRows=2, totalSize=10, rawDataSize=8]

Partition liuxiaowen.t_lxw1234_partitioned{month=2015-06, day=2015-06-14} stats: [numFiles=1, numRows=2, totalSize=10, rawDataSize=8]

Partition liuxiaowen.t_lxw1234_partitioned{month=2015-06, day=2015-06-15} stats: [numFiles=1, numRows=2, totalSize=10, rawDataSize=8]

使用show partitions t_lxw1234_partitioned;查看目标表有哪些分区：

hive> show partitions t_lxw1234_partitioned;

month=2015-05/day=2015-05-10

month=2015-06/day=2015-06-14

month=2015-06/day=2015-06-15

Hive相关文章（持续更新）：

一起学Hive系列

—-Hive概述，Hive是什么

—-Hive函数大全-完整版

—-Hive中的数据库(Database)和表(Table)

hive优化之——控制hive任务中的map数和reduce数

1
顶

0
踩

分享到：

[一起学Hive]之八-使用Hive命令行 | [一起学Hive]之七-向Hive表中加载数据

2015-06-16 08:18
浏览 1464
评论(1)
分类:开源软件
查看更多

1 楼 annmi_cai 2016-03-11

顶顶更健康

发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论