高级教程：利用 HiveQL 查询和删除指定分区数据 (高级教程课)

HiveQL 是 Apache Hive 的 SQL 方言，可用于查询和管理存储在 Hive 表中的数据。Hive 表可以被分区，这意味着数据可以根据特定的列值进行分组。这可以提高查询性能，因为 Hive 可以只扫描包含所需数据的特定分区。本教程将向您展示如何使用 HiveQL 查询和删除指定分区中的数据。

先决条件

要完成本教程，您需要：一个安装了 Apache Hive 的集群一个包含分区表的 Apache Hive 数据库HiveQL 交互式会话（例如 beeline）

查询指定分区数据

要查询指定分区的数据，您可以使用以下语法：SELECT FROM table_name WHERE partition_column = 'partition_value';例如，要查询分区列 `year` 值为 `2023` 的 `sales`表中的数据，您可以使用以下查询：SELECT FROM sales WHERE year = '2023';这将返回所有具有 `year` 值为 `2023` 的行。

删除指定分区数据

要删除指定分区的数据，您可以使用以下语法：ALTER TABLE table_name DROP partition (partition_column = 'partition_value');例如，要删除分区列 `year` 值为 `2023` 的 `sales` 表中的数据，您可以使用以下查询：ALTER TABLE sales DROP partition (year = '2023');这将删除分区中的所有数据，并释放与该分区关联的任何存储空间。

示例

以下是一个示例，展示如何使用 HiveQL 查询和删除指定分区数据：-- 创建包含分区表的 Hive 表 CREATE TABLE sales (product_id INT,product_name STRING,quantity INT,sales_date STRING ) PARTITIONED BY (year STRING);-- 向表中插入一些数据 INSERT INTO sales VALUES (1, 'Apple iPhone 14 Pro', 10, '2023-03-08'),(2, 'Samsung Galaxy S23 Ultra', 15, '2023-04-12'),(3, 'Google Pixel 7 Pro', 5, '2023-05-19'),(4, 'OnePlus 11', 8, '2023-06-26');-- 查询分区数据 SELECT FROM sales WHERE year = '2023-03';-- 删除分区数据 ALTER TABLE sales DROP PARTITION (year = '2023-03');

注意事项

当您删除分区时，将永久删除与该分区关联的所有数据。确保您在删除分区之前备份了数据。如果您删除了包含表中所有数据的唯一分区，则将删除整个表。您只能删除空分区。如果分区中包含数据，则必须先删除数据，然后再删除分区。

结论

本教程向您展示了如何使用 HiveQL 查询和删除指定分区数据。这对于各种用例很有用，例如：优化查询性能删除过时或不必要的数据管理数据分区我希望本教程对您有所帮助。如果您有任何问题，请随时发表评论。

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hive是什么意思

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。

1.概述

Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。Hive使用类似于SQL的语言来查询数据，这使得对于熟悉SQL的开发人员而言非常容易上手。

2.架构

Hive的架构有三层：用户界面、驱动程序和执行引擎。用户界面负责接受HiveQL语句，驱动程序将这些语句转换为MapReduce任务，并将执行结果返回给用户界面。执行引擎是MapReduce框架，它执行对数据的实际查询。

在Hive的架构中，还包括Metastore和Hive Server。Metastore维护着关于表、分区和表的元数据信息（如字段名称、类型、分区信息等），而Hive Server则负责进程间通信。

3.数据类型

Hive支持大多数SQL标准数据类型，例如字符串、整型、浮点型等。此外，Hive还有一些自定义的数据类型如ARRAY、MAP和STRUCT。

Hive的查询语言被称为HiveQL，它是类似于SQL的查询语言，支持大多数SQL标准的查询语句。HiveQL还支持自定义函数和用户定义聚合函数，这有助于进行高级数据处理。

与Hadoop生态系统

Hive紧密集成了Hadoop的生态系统，可以轻松地将其与其他工具集成使用。例如，Hive可以通过Sqoop来将关系数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以通过HBase来查询实时数据。

spark和hadoop的区别

spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。 诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。 属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。 计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上，其实是极为相似的，即mapreduce分布式运算模型：将运算分成两个阶段，阶段1-map，负责从上游拉取数据后各自运算，然后将运算结果shuffle给下游的reduce，reduce再各自对通过shuffle读取来的数据进行聚合运算spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。 平台不同spark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。

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

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