聊到大数据开发，都明白大数据是当下非常火的一门语言，分区是hive存放数据的一种方式，将列值作为目录来存放数据，就是一个分区。这样查询时使用分区列进行过滤，只需根据列值直接扫描对应目录下的数据，不扫描其他不关心的分区，快速定位，提高查询效率。

详述Hive动态分区

Hive分区分为静态分区和动态分区两种。

动态分区：分区的值是非确定的，由输入数据来确定。

动态分区的属性：

hive.exec.dynamic.partition=true :是否允许动态分区

hive.exec.dynamic.partition.mode=strict ：分区模式设置

strict：最少需要有一个是静态分区

nostrict：可以全部是动态分区

hive.exec.max.dynamic.partitions=1000 ：允许动态分区的最大数量

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode =100 ：单个节点上的mapper/reducer允许创建的最大分区

动态分区的操作

##创建临时表

create table if not exists tmp

(uid int,

commentid bigint,

recommentid bigint,

year int,

month int,

day int)

row format delimited fields terminated by '\t';

##加载数据

load data local inpath '/root/Desktop/comm' into table tmp;

##创建动态分区表

create table if not exists dyp1

(uid int,

commentid bigint,

recommentid bigint)

partitioned by(year int,month int,day int)

row format delimited fields terminated by '\t';

##严格模式

insert into table dyp1 partition(year=2016,month,day)

select uid,commentid,recommentid,month,day from tmp;

##非严格模式

##设置非严格模式动态分区

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;

##创建动态分区表

create table if not exists dyp2

(uid int,

commentid bigint,

recommentid bigint)

partitioned by(year int,month int,day int)

row format delimited fields terminated by '\t';

##为非严格模式动态分区加载数据

insert into table dyp2 partition(year,month,day)

select uid,commentid,recommentid,year,month,day from tmp;

分区注意细节

(1)、尽量不要用动态分区，因为动态分区的时候，将会为每一个分区分配reducer数量，当分区数量多的时候，reducer数量将会增加，对服务器是一种灾难。

(2)、动态分区和静态分区的区别，静态分区不管有没有数据都将会创建该分区，动态分区是有结果集将创建，否则不创建。

(3)、hive动态分区的严格模式和hive提供的hive.mapred.mode的严格模式。

hive提供我们一个严格模式：为了阻止用户不小心提交恶意hql

hive.mapred.mode=nostrict : strict

如果该模式值为strict，将会阻止以下三种查询：

(1)、对分区表查询，where中过滤字段不是分区字段。

(2)、笛卡尔积join查询，join查询语句，不带on条件或者where条件。

(3)、对order by查询，有order by的查询不带limit语句。