hive中的静态分区与动态分区

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-01-12 12:15 302阅读 0赞

hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区、列表分区、hash分区、混合分区等)。分区列也不是表中的一个实际的字段，而是一个或者多个伪列。意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据。  
下面的语句创建了一个简单的分区表：  
  
create table partition\_test  
(member\_id string,  
name string  
)  
partitioned by (  
stat\_date string,  
province string)  
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';  
  
这个例子中创建了stat\_date和province两个字段作为分区列。通常情况下需要先预先创建好分区，然后才能使用该分区，例如：  
  
alter table partition\_test add partition (stat\_date='20110728',province='zhejiang');  
  
这样就创建好了一个分区。这时我们会看到hive在HDFS存储中创建了一个相应的文件夹：  
  
$ 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  
  
每一个分区都会有一个独立的文件夹，下面是该分区所有的数据文件。在这个例子中stat\_date是主层次，province是副层次，所有stat\_date='20110728'，而province不同的分区都会在/user/hive/warehouse/partition\_test/stat\_date=20110728 下面，而stat\_date不同的分区都会在/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，因为分区列的值要转化为文件夹的存储路径，所以如果分区列的值中包含特殊值，如 '%', ':', '/', '\#',它将会被使用%加上2字节的ASCII码进行转义，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  
  
我使用一个辅助的非分区表partition\_test\_input准备向partition\_test中插入数据：  
  
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  
  
然后我向partition\_test的分区中插入数据：  
  
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  
  
还可以同时向多个分区插入数据，0.7版本以后不存在的分区会自动创建，0.6之前的版本官方文档上说必须要预先创建好分区：  
  
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  
  
特别要注意，在其他数据库中，一般向分区表中插入数据时系统会校验数据是否符合该分区，如果不符合会报错。而在hive中，向某个分区中插入什么样的数据完全是由人来控制的，因为分区键是伪列，不实际存储在文件中，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条数据有着不同的stat\_date和province，但是在插入到partition(stat\_date='20110527',province='liaoning')这个分区后，5条数据的stat\_date和province都变成相同的了，因为这两列的数据是根据文件夹的名字读取来的，而不是实际从数据文件中读取来的：  
  
$ 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  
  
下面介绍一下动态分区，因为按照上面的方法向分区表中插入数据，如果源数据量很大，那么针对一个分区就要写一个insert，非常麻烦。况且在之前的版本中，必须先手动创建好所有的分区后才能插入，这就更麻烦了，你必须先要知道源数据中都有什么样的数据才能创建分区。  
使用动态分区可以很好的解决上述问题。动态分区可以根据查询得到的数据自动匹配到相应的分区中去。   
使用动态分区要先设置hive.exec.dynamic.partition参数值为true，默认值为false，即不允许使用：  
  
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  
  
动态分区的使用方法很简单，假设我想向stat\_date='20110728'这个分区下面插入数据，至于province插入到哪个子分区下面让数据库自己来判断，那可以这样写：  
  
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叫做静态分区列，province叫做动态分区列。select子句中需要把动态分区列按照分区的顺序写出来，静态分区列不用写出来。这样stat\_date='20110728'的所有数据，会根据province的不同分别插入到/user/hive/warehouse/partition\_test/stat\_date=20110728/下面的不同的子文件夹下，如果源数据对应的province子分区不存在，则会自动创建，非常方便，而且避免了人工控制插入数据与分区的映射关系存在的潜在风险。  
  
注意，动态分区不允许主分区采用动态列而副分区采用静态列，这样将导致所有的主分区都要创建副分区静态列所定义的分区：  
  
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'  
  
动态分区可以允许所有的分区列都是动态分区列，但是要首先设置一个参数hive.exec.dynamic.partition.mode ：  
  
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode;  
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict  
  
它的默认值是strick，即不允许分区列全部是动态的，这是为了防止用户有可能原意是只在子分区内进行动态建分区，但是由于疏忽忘记为主分区列指定值了，这将导致一个dml语句在短时间内创建大量的新的分区（对应大量新的文件夹），对系统性能带来影响。  
所以我们要设置：  
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;  
  
再介绍3个参数：  
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode （缺省值100）：每一个mapreduce job允许创建的分区的最大数量，如果超过了这个数量就会报错  
hive.exec.max.dynamic.partitions （缺省值1000）：一个dml语句允许创建的所有分区的最大数量  
hive.exec.max.created.files （缺省值100000）：所有的mapreduce job允许创建的文件的最大数量  
  
当源表数据量很大时，单独一个mapreduce job中生成的数据在分区列上可能很分散，举个简单的例子，比如下面的表要用3个map：  
1  
1  
1  
2  
2  
2  
3  
3  
3  
  
如果数据这样分布，那每个mapreduce只需要创建1个分区就可以了：   
         |1  
map1 --> |1   
         |1   
  
         |2  
map2 --> |2   
         |2   
  
         |3  
map3 --> |3   
         |3  
但是如果数据按下面这样分布，那第一个mapreduce就要创建3个分区：   
  
         |1  
map1 --> |2   
         |3   
  
         |1  
map2 --> |2   
         |3   
  
         |1  
map3 --> |2   
         |3  
  
下面给出了一个报错的例子：  
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  
  
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：  
  
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