对分区表操作
在大数据中，最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的文件就会很容易了，同样的道理，在 hive 当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天，或者每小时进行切分成一个个的小的文件，这样去操作小的文件就会容易得多了
hive (myhive)> create table score(s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';
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hive (myhive)> create table score2 (s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,day string) row format delimited fields terminated by '\t';
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hive (myhive)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');
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hive (myhive)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');
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hive (myhive)> show partitions score;
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hive (myhive)> alter table score add partition(month='201805');
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hive (myhive)> alter table score add partition(month='201804') partition(month = '201803');
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注意：添加分区之后就可以在 hdfs 文件系统当中看到表下面多了一个文件夹
hive (myhive)> alter table score drop partition(month = '201806');
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关于外部分区表综合练习:
需求描述：现在有一个文件 score.csv 文件，存放在集群的这个目录下/scoredatas/day=20180607，这个文件每天都会生成，存放到对应的日期文件夹下面去，文件别人也需要公用，不能移动。需求，创建 hive 对应的表，并将数据加载到表中，进行数据统计分析，且删除表之后，数据不能删除
数据准备:
hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/day=20180607hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/day=20180608hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/day=20180607/hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/day=20180608/
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实现步骤:
hive (myhive)> create external table score4(s_id string, c_id string,s_score int) partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/scoredatas';
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hive (myhive)> msck repair table score4; 修复成功之后即可看到数据已经全部加载到表当中去了 除了通过修复来建立关系映射, 也可以手动添加分区实现 alter table score4 add partition(day='20180607');
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对分桶表操作
将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，说白了就是将数据按照字段进行划分，可以将数据按照字段划分到多个文件当中去
hive (myhive)> set hive.enforce.bucketing=true;
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hive (myhive)> set mapreduce.job.reduces=3;
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hive (myhive)> create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by '\t';
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桶表的数据加载，由于桶表的数据加载通过 hdfs dfs -put 文件或者通过 load data 均不好使，只能通过 insert overwrite
创建普通表，并通过 insert overwrite 的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去
hive (myhive)> create table course_common (c_id string,c_name string,t_id string) row format delimited fields terminated by '\t';
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hive (myhive)> load data local inpath '/export/servers/hivedatas/course.csv' into table course_common;
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hive (myhive)> insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);
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