为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。一个分区实际上就是表下的一个目录，一个表可以在多个维度上进行分区，分区之间的关系就是目录树的关系。除了性能的关系，hive on spark的情况下，spark是不支持删除修改hive数据的，但是可以删除分区表的分区（spark 2.3.3等个别版本支持），这也为我们增量数据更新带来方便。所以学习hive分区表的操作就很有必要了。

1、hive创建分区表
通过PARTITIONED BY子句指定，分区的顺序决定了谁是父目录，谁是子目录。
创建有一个分区维度的分区表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS part_test(         
  c1       string
 ,c2       string
 ,c3       string 
 ,c4       string
)PARTITIONED BY (day_id string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE;

创建有两个分区维度的分区表：
 

CREATE TABLE IF NOT EXISTS part_test_1(                
  c1       string
 ,c2       string   
 ,c3       string 
 ,c4       string   
) PARTITIONED BY (month_id string,day_id string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE;

2、 建立外部分区表
外部表也可以建成分区表，如hdfs目录/user/tuoming/part下有

201805和201806两个目录，201805下有一个20180509子目录,201806下有20180609和20180610两个子目录。

创建一个映射到/user/tuoming/part目录的外部分区表：
 

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS part_test_2(
  c1       string
 ,c2       string
 ,c3       string
 ,c4       string
)PARTITIONED BY (month_id string,day_id string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE

LOCATION '/user/tuoming/part';

为part_test_2增加分区：

alter table part_test_2 add partition(month_id='201805',day_id='20180509') location '/user/tuoming/part/201805/20180509';
alter table part_test_2 add partition(month_id='201806',day_id='20180609') location '/user/tuoming/part/201806/20180609';
alter table part_test_2 add partition(month_id='201806',day_id='20180610') location '/user/tuoming/part/201806/20180610';

使用show partitions语句查看part_test_2有哪些分区：

show partitions part_test_2;

3、建立内部分区表
创建一个主分区为month_id，子分区为day_id的内部分区表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS part_test_3(                
  c1       string
 ,c2       string   
 ,c3       string 
 ,c4       string   
)PARTITIONED BY (month_id string,day_id string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'

STORED AS TEXTFILE;

为内部分区表加载数据:
（1）使用load data inpath…overwrite into table partition语句从hdfs目录加载：

load data inpath '/user/tuoming/test/test' overwrite into table part_test_3 partition(month_id='201805',day_id='20180509');

数据内容如下：
 

（2）使用insert overwrite table/ insert into…partition语句从查询结果中加载：
覆盖插入：

insert overwrite table part_test_3 partition(month_id='201805',day_id='20180509') select * from part_test_temp;

追加插入：

insert into part_test_3 partition(month_id='201805',day_id='20180509') select * from part_test_temp;

注意：使用以上两种方法为内部分区表加载数据不需要预创建分区，加载数据时会自动创建相应的分区。如果想要为内部表预先创建分区，需要使用hadoop fs  –mkdir命令在表目录下先创建相应的分区目录，然后再使用alter table add partition语句增加分区：

4  删除分区
使用alter table…drop partition语句删除对应分区：

alter table part_test_3 drop partition(day_id='20180509');

注意：外部分区表使用alter table…drop partition语句删除分区，只会删除元数据，相应的目录和文件并不会删除。内部表使用该语句删除分区，既会删除元数据，也会删除相应的目录和数据文件。

5   动态分区
上述使用insert overwrite table…partition…从查询结果加载数据到分区，必须指定特定的分区，而且每个分区都需要使用一条插入语句。当需要一次插入多个分区的数据时，可以使用动态分区，根据查询得到的数据动态分配到分区里。动态分区与静态分区的区别就是不指定分区目录，由hive根据实际的数据选择插入到哪一个分区。

#启动动态分区功能
set hive.exec.dynamic.partition=true;  
#允许全部分区都是动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;

#month_id为静态分区，day_id为动态分区：
insert overwrite table dynamic_test partition(month_id='201710',day_id)  
select c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,day_id from kafka_offset
where substr(day_id,1,6)='201710';

# month_id和 day_id均为动态分区：
insert overwrite table dynamic_test partition(month_id,day_id)  
select c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,substr(day_id,1,6) as month_id,day_id from kafka_offset;

为了让分区列的值相同的数据尽量在同一个mapreduce中，这样每一个mapreduce可以尽量少的产生新的文件夹，可以借助distribute by的功能，将分区列值相同的数据放到一起。

insert overwrite table dynamic_test partition(month_id,day_id)
select c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,substr(day_id,1,6) as month_id,day_id from kafka_offset
distribute by month_id,day_id;