在文件系统上建立文件夹，把表的数据放在不同文件夹下面，加快查询速度。
创建一个分区字段的分区表
hive> create table student_partition1( id int, name string, age int) partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by '\t';创建二级分区表
hive> create table student_partition2( id int, name string, age int) partitioned by (month string, day string) row format delimited fields terminated by '\t';增加列
hive> alter table student_partition3 add columns(address string);修改列
hive> alter table student_partition3 change column address address_id int;替换列
hive> alter table student_partition3 replace columns(deptno string, dname string, loc string); #表示替换表中所有的字段添加分区
//添加单个分区 hive> alter table student_partition1 add partition(dt='20170601') ; //添加多个分区 hive> alter table student_partition1 add partition(dt='20190818') partition(dt='20190819');
删除分区
hive> alter table student_partition1 drop partition (dt='20170601'); hive> alter table student_partition1 drop partition (dt='20170602'),partition (dt='20170603');查看分区
hive> show partitions student_partition1;
语法
hive> load data [local] inpath 'dataPath' overwrite | into table student [partition (partcol1=val1,…)]; load data: 表示加载数据
==local==: 表示从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表
inpath: 表示加载数据的路径
overwrite: 表示覆盖表中已有数据，否则表示追加
into table: 表示加载到哪张表
student: 表示具体的表
partition: 表示上传到指定分区
说明：load data ...本质，就是将dataPath文件上传到hdfs的 ‘/user/hive/warehouse/tablename’ 下。
实质：hdfs dfs -put /opt/student1.txt /user/hive/warehouse/student1
例如： --普通表： load data local inpath '/opt/bigdata/data/person.txt' into table person --分区表： load data local inpath '/opt/bigdata/data/person.txt' into table student_partition1 partition（dt="20190505"） --查询表： select * from student_partition1 where dt='20190818'; --实操案例： 实现创建一张表，然后把本地的数据文件上传到hdfs上，最后把数据文件加载到hive表中从指定的表中查询数据结果数据然后插入到目标表中
语法
insert into/overwrite table tableName select xxxx from tableName insert into table student_partition1 partition(dt="2019-07-08") select * from student1;在查询语句时先创建表，然后进行数据加载
语法
create table if not exists tableName as select id, name from tableName;创建表，并指定在hdfs上的位置
create table if not exists student1( id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/user/hive/warehouse/student1';上传数据文件到hdfs上对应的目录中
hdfs dfs -put /opt/student1.txt /user/hive/warehouse/student1注意：先用export导出后，再将数据导入。
create table student2 like student1; export table student1 to '/export/student1'; import table student2 from '/export/student1';1、将查询的结果导出到本地
insert overwrite local directory '/opt/bigdata/export/student' select * from student; 默认分隔符'\001'2、将查询的结果格式化导出到本地
insert overwrite local directory '/opt/bigdata/export/student' row format delimited fields terminated by ',' select * from student;3、将查询的结果导出到HDFS上(没有local)
insert overwrite directory '/export/student' row format delimited fields terminated by ',' select * from student;基本语法：
hive -e "sql语句" > file
hive -f sql文件 > file
bin/hive -e 'select * from default.student;' > /opt/bigdata/data/student1.txt表的分区字段的值需要开发人员手动给定
1、创建分区表
create table order_partition( order_number string, order_price double, order_time string ) partitioned BY(month string) row format delimited fields terminated by '\t';2、准备数据 order_created.txt内容如下
10001 100 2019-03-02 10002 200 2019-03-02 10003 300 2019-03-02 10004 400 2019-03-03 10005 500 2019-03-03 10006 600 2019-03-03 10007 700 2019-03-04 10008 800 2019-03-04 10009 900 2019-03-043、加载数据到分区表
load data local inpath '/opt/bigdata/data/order_created.txt' overwrite into table order_partition partition(month='2019-03');4、查询结果数据
select * from order_partition where month='2019-03'; 结果为： 10001 100.0 2019-03-02 2019-03 10002 200.0 2019-03-02 2019-03 10003 300.0 2019-03-02 2019-03 10004 400.0 2019-03-03 2019-03 10005 500.0 2019-03-03 2019-03 10006 600.0 2019-03-03 2019-03 10007 700.0 2019-03-04 2019-03 10008 800.0 2019-03-04 2019-03 10009 900.0 2019-03-04 2019-03按照需求实现把数据自动导入到表的不同分区中，不需要手动指定
需求：按照不同部门作为分区导数据到目标表
1、创建表
--创建普通表 create table t_order( order_number string, order_price double, order_time string )row format delimited fields terminated by '\t'; --创建目标分区表 create table order_dynamic_partition( order_number string, order_price double )partitioned BY(order_time string) row format delimited fields terminated by '\t';2、准备数据 order_created.txt内容如下
10001 100 2019-03-02 10002 200 2019-03-02 10003 300 2019-03-02 10004 400 2019-03-03 10005 500 2019-03-03 10006 600 2019-03-03 10007 700 2019-03-04 10008 800 2019-03-04 10009 900 2019-03-043、向普通表t_order加载数据
load data local inpath '/opt/bigdata/data/order_created.txt' overwrite into table t_order;4、动态加载数据到分区表中
---要想进行动态分区，需要设置参数 hive> set hive.exec.dynamic.partition=true; //使用动态分区 hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; //非严格模式 insert into table order_dynamic_partition partition(order_time) select order_number,order_price,order_time from t_order; --注意字段查询的顺序，分区字段放在最后面。否则数据会有问题。5、查看分区
show partitions order_dynamic_partition;
分桶是相对分区进行更细粒度的划分。
分桶将整个数据内容安装某列属性值取hash值进行区分，具有相同hash值的数据进入到同一个文件中
比如按照name属性分为3个桶，就是对name属性值的hash值对3取摸，按照取模结果对数据分桶。
取模结果为0的数据记录存放到一个文件
取模结果为1的数据记录存放到一个文件
取模结果为2的数据记录存放到一个文件
取模结果为3的数据记录存放到一个文件
作用
1、取样sampling更高效。没有分区的话需要扫描整个数据集。
2、提升某些查询操作效率，例如map side join
案例演示
1、创建分桶表
在创建分桶表之前要执行命名
set hive.enforce.bucketing=true;开启对分桶表的支持
set mapreduce.job.reduces=4; 设置与桶相同的reduce个数（默认只有一个reduce）
--分桶表 create table user_buckets_demo(id int, name string) clustered by(id) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t'; --普通表 create table user_demo(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t';2、准备数据文件 buckets.txt
1 laowang1 2 laowang2 3 laowang3 4 laowang4 5 laowang5 6 laowang6 7 laowang7 8 laowang8 9 laowang9 10 laowang103、加载数据到普通表 user_demo 中
load data local inpath '/opt/bigdata/data/buckets.txt' into table user_demo;4、加载数据到桶表user_buckets_demo中
insert into table user_buckets_demo select * from user_demo;5、hdfs上查看表的数据目录
6、抽样查询桶表的数据
tablesample抽样语句，语法：tablesample(bucket x out of y)
x表示从第几个桶开始取数据
y表示桶数的倍数，一共需要从 桶数/y 个桶中取数据
select * from user_buckets_demo tablesample(bucket 1 out of 2) -- 需要的总桶数=4/2=2个 -- 先从第1个桶中取出数据 -- 再从第1+2=3个桶中取出数据转载于:https://www.cnblogs.com/lojun/p/11376476.html
相关资源：基于Hadoop的数据仓库Hive基础知识