Hive分区与分桶

分区、分桶的作用：

我们知道在传统的DBMs系统中，一般都具有表分区的功能，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高了查询效率，当然我们还可以通过进一步在分区上建立索引，进一步提高查询效率。

在Hive中的数据仓库中，也有分区分桶的概念，在逻辑上，分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会将数据按照分区间的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。其中需要注意的是分区键的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。其中需要注意的是分区键的值不一定要基于表的某一列（字段），它可以指定任意值，只要查询的时候指定相应的分区键来查询即可。我们可以对分区进行添加、删除、重命名、清空等操作。

分桶则是指定分桶表的某一列，让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀的分发到各个桶文件中。因为分桶操作需要根据某一列具体数据来进行哈希取模操作，故指定的分桶列必须基于表中的某一列（字段）。分桶改变了数据的存储方式，它会把哈希取模相同或者在某一个区间的数据行放在同一个桶文件中。如此一来便可以提高查询效率。如果我们需要对两张在同一个列上进行了分桶操作的表进行JOIN操作的时候，只需要对保存相同列值的通进行JOIN操作即可。

还有一点需要点一下：在hive中的数据是存储在hdfs中的，我们知道hdfs中的数据是不允许修改只能追加的，那么在hive中执行数据修改的命令时，就只能先找到对应的文件，读取后执行修改操作，然后重新写一份文件。如果文件比较大，就需要大量的IO读写。在hive中采用了分桶的策略，只需要找到文件存放对应的桶，然后读取再修改写入即可。

分区：

hive中分区分为 ： 单值分区、范围分区。

单值分区： 静态分区 动态分区

如下所示，现在有一张persionrank表，记录每个人的评级，有id、name、score字段。我们可以创建分区rank（rank不是表中的列，我们可以把它当做虚拟列），并将相应的数据导入指定分区（将数据插入指定目录）。

单值分区：

单值静态分区：导入数据时需要手动指定分区

单值动态分区：导入数据时，系统可以动态判断目标分区

1.静态分区创建：

直接在PARTITI1ONED BY后面跟上分区键、类型即可（指定的分区键不能出现在定义列名中）

CREATE [EXTERNAL] TABLE <table_name>
    (<col_name> <data_type> [, <col_name> <data_type> ...])
    -- 指定分区键和数据类型
    PARTITIONED BY  (<partition_key> <data_type>, ...) 
    [CLUSTERED BY ...] 
    [ROW FORMAT <row_format>] 
    [STORED AS TEXTFILE|ORC|CSVFILE]
    [LOCATION '<file_path>']    
   [TBLPROPERTIES ('<property_name>'='<property_value>', ...)];