hive中創建分區表沒有什麼複雜的分區類型(範圍分區、列表分區、hash分區、混合分區等)。分區列也不是表中的一個實際的字段，而是一個或者多個僞列。意思是說在表的數據文件中實際上並不保存分區列的信息與數據。
下面的語句創建了一個簡單的分區表：
create table partition_test
(member_id string,
name string
)
partitioned by (
stat_date string,
province string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
這個例子中創建了stat_date和province兩個字段作爲分區列。通常情況下需要先預先創建好分區，然後才能使用該分區，例如：
alter table partition_test add partition (stat_date='20110728',province='zhejiang');
這樣就創建好了一個分區。這時我們會看到hive在HDFS存儲中創建了一個相應的文件夾：
$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728
Found 1 items
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-29 09:53 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728/province=zhejiang
每一個分區都會有一個獨立的文件夾，下面是該分區所有的數據文件。在這個例子中stat_date是主層次，province是副層次，所有stat_date='20110728'，而province不同的分區都會在/user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728 下面，而stat_date不同的分區都會在/user/hive/warehouse/partition_test/ 下面，如：
$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/partition_test/
Found 2 items
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-28 19:46 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110526
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-29 09:53 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728
注意，因爲分區列的值要轉化爲文件夾的存儲路徑，所以如果分區列的值中包含特殊值，如 '%', ':', '/', '#',它將會被使用%加上2字節的ASCII碼進行轉義，如：
hive> alter table partition_test add partition (stat_date='2011/07/28',province='zhejiang');
OK
Time taken: 4.644 seconds
$hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/partition_test/
Found 3 items
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-29 10:06 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=2011% 2F07% 2F28
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-28 19:46 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110526
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-29 09:53 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728
我使用一個輔助的非分區表partition_test_input準備向partition_test中插入數據：
hive> desc partition_test_input;
OK
stat_date string
member_id string
name string
province string
hive> select * from partition_test_input;
OK
20110526 1 liujiannan liaoning
20110526 2 wangchaoqun hubei
20110728 3 xuhongxing sichuan
20110728 4 zhudaoyong henan
20110728 5 zhouchengyu heilongjiang
然後我向partition_test的分區中插入數據：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110728',province='henan') select member_id,name from partition_test_input where stat_date='20110728' and province='henan';
Total MapReduce jobs = 2
...
1 Rows loaded to partition_test
OK
還可以同時向多個分區插入數據，0.7版本以後不存在的分區會自動創建，0.6之前的版本官方文檔上說必須要預先創建好分區：
hive>
> from partition_test_input
> insert overwrite table partition_test partition (stat_date='20110526',province='liaoning')
> select member_id,name where stat_date='20110526' and province='liaoning'
> insert overwrite table partition_test partition (stat_date='20110728',province='sichuan')
> select member_id,name where stat_date='20110728' and province='sichuan'
> insert overwrite table partition_test partition (stat_date='20110728',province='heilongjiang')
> select member_id,name where stat_date='20110728' and province='heilongjiang';
Total MapReduce jobs = 4
...
3 Rows loaded to partition_test
OK
特別要注意，在其他數據庫中，一般向分區表中插入數據時系統會校驗數據是否符合該分區，如果不符合會報錯。而在hive中，向某個分區中插入什麼樣的數據完全是由人來控制的，因爲分區鍵是僞列，不實際存儲在文件中，如：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110527',province='liaoning') select member_id,name from partition_test_input;
Total MapReduce jobs = 2
...
5 Rows loaded to partition_test
OK
hive> select * from partition_test where stat_date='20110527' and province='liaoning';
OK
1 liujiannan 20110527 liaoning
2 wangchaoqun 20110527 liaoning
3 xuhongxing 20110527 liaoning
4 zhudaoyong 20110527 liaoning
5 zhouchengyu 20110527 liaoning
可以看到在partition_test_input中的5條數據有着不同的stat_date和province，但是在插入到partition(stat_date='20110527',province='liaoning')這個分區後，5條數據的stat_date和province都變成相同的了，因爲這兩列的數據是根據文件夾的名字讀取來的，而不是實際從數據文件中讀取來的：
$ hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110527/province=liaoning/000000_0
1,liujiannan
2,wangchaoqun
3,xuhongxing
4,zhudaoyong
5,zhouchengyu
下面介紹一下動態分區，因爲按照上面的方法向分區表中插入數據，如果源數據量很大，那麼針對一個分區就要寫一個insert，非常麻煩。況且在之前的版本中，必須先手動創建好所有的分區後才能插入，這就更麻煩了，你必須先要知道源數據中都有什麼樣的數據才能創建分區。
使用動態分區可以很好的解決上述問題。動態分區可以根據查詢得到的數據自動匹配到相應的分區中去。
使用動態分區要先設置hive.exec.dynamic.partition參數值爲true，默認值爲false，即不允許使用：
hive> set hive.exec.dynamic.partition;
hive.exec.dynamic.partition=false
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
hive> set hive.exec.dynamic.partition;
hive.exec.dynamic.partition=true
動態分區的使用方法很簡單，假設我想向stat_date='20110728'這個分區下面插入數據，至於province插入到哪個子分區下面讓數據庫自己來判斷，那可以這樣寫：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110728',province)
> select member_id,name,province from partition_test_input where stat_date='20110728';
Total MapReduce jobs = 2
...
3 Rows loaded to partition_test
OK
stat_date叫做靜態分區列，province叫做動態分區列。select子句中需要把動態分區列按照分區的順序寫出來，靜態分區列不用寫出來。這樣stat_date='20110728'的所有數據，會根據province的不同分別插入到/user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728/下面的不同的子文件夾下，如果源數據對應的province子分區不存在，則會自動創建，非常方便，而且避免了人工控制插入數據與分區的映射關係存在的潛在風險。
注意，動態分區不允許主分區採用動態列而副分區採用靜態列，這樣將導致所有的主分區都要創建副分區靜態列所定義的分區：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date,province='liaoning')
> select member_id,name,province from partition_test_input where province='liaoning';
FAILED: Error in semantic analysis: Line 1:48 Dynamic partition cannot be the parent of a static partition 'liaoning'
動態分區可以允許所有的分區列都是動態分區列，但是要首先設置一個參數hive.exec.dynamic.partition.mode ：
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode;
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict
它的默認值是strick，即不允許分區列全部是動態的，這是爲了防止用戶有可能原意是隻在子分區內進行動態建分區，但是由於疏忽忘記爲主分區列指定值了，這將導致一個dml語句在短時間內創建大量的新的分區（對應大量新的文件夾），對系統性能帶來影響。
所以我們要設置：
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;
再介紹3個參數：
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode （缺省值100）：每一個mapreduce job允許創建的分區的最大數量，如果超過了這個數量就會報錯
hive.exec.max.dynamic.partitions （缺省值1000）：一個dml語句允許創建的所有分區的最大數量
hive.exec.max.created.files （缺省值100000）：所有的mapreduce job允許創建的文件的最大數量
當源表數據量很大時，單獨一個mapreduce job中生成的數據在分區列上可能很分散，舉個簡單的例子，比如下面的表要用3個map：
1
1
1
2
2
2
3
3
3
如果數據這樣分佈，那每個mapreduce只需要創建1個分區就可以了：
|1
map1 --> |1
|1
|2
map2 --> |2
|2
|3
map3 --> |3
|3
但是如果數據按下面這樣分佈，那第一個mapreduce就要創建3個分區：
|1
map1 --> |2
|3
|1
map2 --> |2
|3
|1
map3 --> |2
|3
下面給出了一個報錯的例子：
hive> set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=4;
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date,province)
> select member_id,name,stat_date,province from partition_test_input distribute by stat_date,province;
Total MapReduce jobs = 1
...
[Fatal Error] Operator FS_4 (id=4): Number of dynamic partitions exceeded hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode.. Killing the job.
Ended Job = job_201107251641_0083 with errors
FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapRedTask
爲了讓分區列的值相同的數據儘量在同一個mapreduce中，這樣每一個mapreduce可以儘量少的產生新的文件夾，可以藉助distribute by的功能，將分區列值相同的數據放到一起：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date,province)
> select member_id,name,stat_date,province from partition_test_input distribute by stat_date,province;
Total MapReduce jobs = 1
...
18 Rows loaded to partition_test
OK
下面的語句創建了一個簡單的分區表：
create table partition_test
(member_id string,
name string
)
partitioned by (
stat_date string,
province string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
這個例子中創建了stat_date和province兩個字段作爲分區列。通常情況下需要先預先創建好分區，然後才能使用該分區，例如：
alter table partition_test add partition (stat_date='20110728',province='zhejiang');
這樣就創建好了一個分區。這時我們會看到hive在HDFS存儲中創建了一個相應的文件夾：
$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728
Found 1 items
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-29 09:53 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728/province=zhejiang
每一個分區都會有一個獨立的文件夾，下面是該分區所有的數據文件。在這個例子中stat_date是主層次，province是副層次，所有stat_date='20110728'，而province不同的分區都會在/user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728 下面，而stat_date不同的分區都會在/user/hive/warehouse/partition_test/ 下面，如：
$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/partition_test/
Found 2 items
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-28 19:46 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110526
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-29 09:53 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728
注意，因爲分區列的值要轉化爲文件夾的存儲路徑，所以如果分區列的值中包含特殊值，如 '%', ':', '/', '#',它將會被使用%加上2字節的ASCII碼進行轉義，如：
hive> alter table partition_test add partition (stat_date='2011/07/28',province='zhejiang');
OK
Time taken: 4.644 seconds
$hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/partition_test/
Found 3 items
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-29 10:06 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=2011% 2F07% 2F28
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-28 19:46 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110526
drwxr-xr-x - admin supergroup 0 2011-07-29 09:53 /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728
我使用一個輔助的非分區表partition_test_input準備向partition_test中插入數據：
hive> desc partition_test_input;
OK
stat_date string
member_id string
name string
province string
hive> select * from partition_test_input;
OK
20110526 1 liujiannan liaoning
20110526 2 wangchaoqun hubei
20110728 3 xuhongxing sichuan
20110728 4 zhudaoyong henan
20110728 5 zhouchengyu heilongjiang
然後我向partition_test的分區中插入數據：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110728',province='henan') select member_id,name from partition_test_input where stat_date='20110728' and province='henan';
Total MapReduce jobs = 2
...
1 Rows loaded to partition_test
OK
還可以同時向多個分區插入數據，0.7版本以後不存在的分區會自動創建，0.6之前的版本官方文檔上說必須要預先創建好分區：
hive>
> from partition_test_input
> insert overwrite table partition_test partition (stat_date='20110526',province='liaoning')
> select member_id,name where stat_date='20110526' and province='liaoning'
> insert overwrite table partition_test partition (stat_date='20110728',province='sichuan')
> select member_id,name where stat_date='20110728' and province='sichuan'
> insert overwrite table partition_test partition (stat_date='20110728',province='heilongjiang')
> select member_id,name where stat_date='20110728' and province='heilongjiang';
Total MapReduce jobs = 4
...
3 Rows loaded to partition_test
OK
特別要注意，在其他數據庫中，一般向分區表中插入數據時系統會校驗數據是否符合該分區，如果不符合會報錯。而在hive中，向某個分區中插入什麼樣的數據完全是由人來控制的，因爲分區鍵是僞列，不實際存儲在文件中，如：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110527',province='liaoning') select member_id,name from partition_test_input;
Total MapReduce jobs = 2
...
5 Rows loaded to partition_test
OK
hive> select * from partition_test where stat_date='20110527' and province='liaoning';
OK
1 liujiannan 20110527 liaoning
2 wangchaoqun 20110527 liaoning
3 xuhongxing 20110527 liaoning
4 zhudaoyong 20110527 liaoning
5 zhouchengyu 20110527 liaoning
可以看到在partition_test_input中的5條數據有着不同的stat_date和province，但是在插入到partition(stat_date='20110527',province='liaoning')這個分區後，5條數據的stat_date和province都變成相同的了，因爲這兩列的數據是根據文件夾的名字讀取來的，而不是實際從數據文件中讀取來的：
$ hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110527/province=liaoning/000000_0
1,liujiannan
2,wangchaoqun
3,xuhongxing
4,zhudaoyong
5,zhouchengyu
下面介紹一下動態分區，因爲按照上面的方法向分區表中插入數據，如果源數據量很大，那麼針對一個分區就要寫一個insert，非常麻煩。況且在之前的版本中，必須先手動創建好所有的分區後才能插入，這就更麻煩了，你必須先要知道源數據中都有什麼樣的數據才能創建分區。
使用動態分區可以很好的解決上述問題。動態分區可以根據查詢得到的數據自動匹配到相應的分區中去。
使用動態分區要先設置hive.exec.dynamic.partition參數值爲true，默認值爲false，即不允許使用：
hive> set hive.exec.dynamic.partition;
hive.exec.dynamic.partition=false
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
hive> set hive.exec.dynamic.partition;
hive.exec.dynamic.partition=true
動態分區的使用方法很簡單，假設我想向stat_date='20110728'這個分區下面插入數據，至於province插入到哪個子分區下面讓數據庫自己來判斷，那可以這樣寫：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110728',province)
> select member_id,name,province from partition_test_input where stat_date='20110728';
Total MapReduce jobs = 2
...
3 Rows loaded to partition_test
OK
stat_date叫做靜態分區列，province叫做動態分區列。select子句中需要把動態分區列按照分區的順序寫出來，靜態分區列不用寫出來。這樣stat_date='20110728'的所有數據，會根據province的不同分別插入到/user/hive/warehouse/partition_test/stat_date=20110728/下面的不同的子文件夾下，如果源數據對應的province子分區不存在，則會自動創建，非常方便，而且避免了人工控制插入數據與分區的映射關係存在的潛在風險。
注意，動態分區不允許主分區採用動態列而副分區採用靜態列，這樣將導致所有的主分區都要創建副分區靜態列所定義的分區：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date,province='liaoning')
> select member_id,name,province from partition_test_input where province='liaoning';
FAILED: Error in semantic analysis: Line 1:48 Dynamic partition cannot be the parent of a static partition 'liaoning'
動態分區可以允許所有的分區列都是動態分區列，但是要首先設置一個參數hive.exec.dynamic.partition.mode ：
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode;
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict
它的默認值是strick，即不允許分區列全部是動態的，這是爲了防止用戶有可能原意是隻在子分區內進行動態建分區，但是由於疏忽忘記爲主分區列指定值了，這將導致一個dml語句在短時間內創建大量的新的分區（對應大量新的文件夾），對系統性能帶來影響。
所以我們要設置：
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;
再介紹3個參數：
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode （缺省值100）：每一個mapreduce job允許創建的分區的最大數量，如果超過了這個數量就會報錯
hive.exec.max.dynamic.partitions （缺省值1000）：一個dml語句允許創建的所有分區的最大數量
hive.exec.max.created.files （缺省值100000）：所有的mapreduce job允許創建的文件的最大數量
當源表數據量很大時，單獨一個mapreduce job中生成的數據在分區列上可能很分散，舉個簡單的例子，比如下面的表要用3個map：
1
1
1
2
2
2
3
3
3
如果數據這樣分佈，那每個mapreduce只需要創建1個分區就可以了：
|1
map1 --> |1
|1
|2
map2 --> |2
|2
|3
map3 --> |3
|3
但是如果數據按下面這樣分佈，那第一個mapreduce就要創建3個分區：
|1
map1 --> |2
|3
|1
map2 --> |2
|3
|1
map3 --> |2
|3
下面給出了一個報錯的例子：
hive> set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=4;
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date,province)
> select member_id,name,stat_date,province from partition_test_input distribute by stat_date,province;
Total MapReduce jobs = 1
...
[Fatal Error] Operator FS_4 (id=4): Number of dynamic partitions exceeded hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode.. Killing the job.
Ended Job = job_201107251641_0083 with errors
FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapRedTask
爲了讓分區列的值相同的數據儘量在同一個mapreduce中，這樣每一個mapreduce可以儘量少的產生新的文件夾，可以藉助distribute by的功能，將分區列值相同的數據放到一起：
hive> insert overwrite table partition_test partition(stat_date,province)
> select member_id,name,stat_date,province from partition_test_input distribute by stat_date,province;
Total MapReduce jobs = 1
...
18 Rows loaded to partition_test
OK
