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Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成更小的数据集。那么在Hive中如何进行数据分区呢？分区时应该注意什么样的问题呢？它的分区数如何进行限制呢？
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call-20141002.log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
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
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 ：
（1）hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode
查询在某个节点上可以创建的最大动态分区数，默认100
（2）hive.exec.max.dynamic.partitions
一个HiveQL语句可以创建的最大动态分区数，默认1000
（3）hive.exec.max.created.files
一个查询总共可以创建的最大动态分区数，默认1000000
以上就是对Hive中进行数据分区做的分享。平时要多去掌握和了解，它对于大数据学习有着至关重要的作用。这里推荐“大数据cn”微信订阅号，对于大数据的一些介绍还不错，可以关注一下。
