一步一步：掌握 Hive 分区数据删除的最佳实践和技术 (一步一叩)

Apache Hive 是一种流行的大数据处理框架，它允许用户查询和管理存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据。Hive 使用类似 SQL 的语法，使其易于使用和理解。

Hive 分区是一种组织数据的方法，它可以提高查询性能并简化数据管理。通过将数据划分为较小的部分（分区），Hive 可以更快地定位和处理相关的数据。但是，随着时间的推移，Hive 表中可能会累积大量分区，其中一些分区可能不再需要。

在这种情况下，删除不再需要的数据分区就变得很重要。本文将介绍 Hive 分区数据删除的最佳实践和技术，以帮助您在维护高性能和高效的数据仓库时保持 Hive 表的整洁。

最佳实践

在删除 Hive 分区数据时，遵循以下最佳实践非常重要：

1. 确定要删除的分区：在删除之前，请仔细确定要删除的分区，以避免意外删除重要数据。可以使用 Hive 的 show partitions 命令查看表的现有分区。
2. 创建备份：在删除分区之前，强烈建议创建数据的备份。如果发生意外数据丢失，则备份将充当安全网。
3. 使用事务安全操作：如果可能，请使用 ACID 事务来删除分区。这将确保数据操作的原子性和一致性，从而防止部分删除或数据损坏。
4. 及时清理：定期删除不再需要的分区，以避免数据膨胀和性能问题。设置自动清理策略或手动执行清理任务。

技术

删除 Hive 分区数据有两种主要技术：

1. DROP PARTITION 命令

DROP PARTITION 命令直接删除指定的表分区。语法如下：DROP PARTITION [table_name] PARTITION (partition_spec)其中： table_name 是要删除分区所在的表。 partition_spec 是要删除的分区的规范，使用 partition 列名称和值指定。示例：DROP PARTITION my_table PARTITION (dt='2023-01-01')

2. ALTER TABLE ... DROP PARTITION 命令

ALTER TABLE ... DROP PARTITION 命令也用于删除分区，但它允许在单个语句中指定多个分区。语法如下：ALTER TABLE [table_name] DROP PARTITION (partition_spec1), (partition_spec2), ...其中： table_name 是要删除分区所在的表。 partition_spec 是要删除的分区的规范，使用 partition 列名称和值指定。示例：ALTER TABLE my_table DROP PARTITION (dt='2023-01-01'), (dt='2023-01-02')

注意事项

在删除 Hive 分区数据时，需要考虑以下事项：不可恢复性：一旦删除分区，数据将永久丢失。确保在删除之前创建备份。元数据更新：删除分区后，Hive 元存储将更新以反映所做的更改。这可能需要一些时间，具体取决于表的规模和群集配置。性能影响：删除分区可能会对查询性能产生影响，尤其是在分区用于优化查询的情况下。在删除分区之前，请考虑潜在的性能影响。事务限制：如果表不是事务性的，则 DROP PARTITION 命令不是原子的。这意味着如果操作在完成之前失败，则可能会导致部分删除。分区依存关系：如果分区有依赖关系（例如，视图或物化视图），则在删除分区之前需要更新这些依赖项。

结论

通过遵循最佳实践并采用适当的技术，您可以有效且安全地删除 Hive 分区数据。删除不再需要的分区可以帮助保持 Hive 表的整洁，提高查询性能并防止数据膨胀。请记住，删除操作是不可恢复的，因此在删除分区之前请仔细考虑并创建备份。

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hive中怎样删除分区

准备好环境，小编这边环境已经有了，就不讲解如何搭建环境，毕竟搭建一套大数据需要一段时间的。 准备一个分区表show partitions 表名方法1：使用hive自带sql语法进行删除alter table 表名 drop partition (etl_dt=);再次查看分区还在不在，如果分区不在了，说明该分区已经被删除，数据也已被清空。 show partitions 表名；方法2：采用hdfs命令进行清空这个表还剩下一个分区，咱们把这个分区也清空。 先使用hdfs查看该表实际分区以及数据目录在哪hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse//表名小写/或者hadoop fs -ls /user/hive/warehouse//表名小写/两个命令效果一样使用hdfs命令删除该分区目录hdfs dfs -rm -r -f /user/hive/warehouse//表名小写/etl_dt=最后在查看没有分区目录了最查看进hive命令行查看此表是否还有数据

hive如何跨分区剔重数据？

一、Hive only：加载分区数据的快捷方法

如果指定的分区不存在Hive将创建新的分区

这个命令将：

（1）如果不存在的话添加分区到表的元数据

（2）如果存在的话，创建子目录：/user/hive/warehouse/call_logs/call_date=2014-10-02

（3）移动HDFS文件到分区子目录

二、查看、添加和移除分区

（1）查看当前表分区

（2）使用ALTER TABLE添加或删除分区

三、 从已存在的分区目录创建分区

（1）HDFS的分区目录可以在Hive或Impala之外进行创建和数据，比如：通过Spark或MapReduce应用

（2） Hive中使用MSCK REPAIR TABLE命令来为已存在的表创建分区

四、什么时候使用分区

下列情况使用分区

（1）读取整个数据集需要花费很长时间

（2）查询几乎只对分区字段进行过滤

（3）分区列有合理数量的不同的值

（4）数据生成或ETL过程是按文件或目录名来分段数据的

（5）分区列值不在数据本身

五、什么时候不使用分区

（1）避免把数据分区到很多小数据文件

– 不要对有太多惟一值的列进行分区

（2）注意：当使用动态分区时容易发生

– 比如：按照fname来分区客户表会产生上千个分区

六、 Hive进行分区

在旧的Hive版本中，动态分区默认没有启用 ，通过设置这两个属性启用：

但是在hive分区中我们应该注意一些问题,比如：

（1）注意：Beeline设置的Hive变量只在当前会话有效，系统管理员可以设置永久生效

（2）注意：如果分区列有很多唯一值，将会创建很多分区

另外，我们可以给Hive配置参数来限制分区数 ：

查询在某个节点上可以创建的最大动态分区数，默认100

一个HiveQL语句可以创建的最大动态分区数 ，默认1000

一个查询总共可以创建的最大动态分区数，默认

hive支持频繁数据更新

如何每日增量加载数据到Hive分区表

讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。

从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

：向表格之中插入数据，明确指定插入的分区的名字2：向表格之中插入数据，不明确指定插入的数据的名字，而是根据插入的数据的某个字段的取值来自动决定数据被插入到哪一个分区之中。被称为动态分区。

hive和mysql的区别是什么?

首选在编译安装MySQL的时候指定两个参数使用utf8编码。次选在配置文件或设定两个参数，同时设置init_connect参数。第三在配置文件或设定两个参数，同时客户端的连接指定setnames命令。

Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。和mysql，oracle完全不是相同的应用场景。

hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。

数据库里面mysql和hive区别是什么?

全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。和mysql，oracle完全不是相同的应用场景。

MySQL（发音为“mynbsp；essnbsp；cuenbsp；el“，不是“mynbsp；sequel“）是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。

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