Hive 分区
在Hive中进行分区是指根据特定列的值(例如日期，课程，城市或国家/地区)将表分为几个部分。分区的优势在于，由于数据存储在切片中，因此查询响应时间变得更快。
我们知道Hadoop用于处理大量数据，因此始终需要使用Hadoop。最好的处理方法。 Hive中的分区就是最好的例子。
让我们假设我们有一个在一所大学学习的1000万学生的数据。现在，我们必须获取特定课程的学生。如果使用传统方法，则必须遍历整个数据。这导致性能下降。在这种情况下，我们可以采用更好的方法，即在Hive中进行分区，然后根据特定列在不同的数据集中划分数据。
在Hive中进行分区可以通过两种方式执行-
静态分区
动态分区
静态分区
在静态或手动分区中，需要在将数据加载到表中时手动传递分区列的值。因此，数据文件不包含分区列。
静态分区示例
首先，选择我们要在其中创建表的数据库。
使用以下命令创建表并提供分区的列:-
hive> create table student (id int, name string, age int, institute string)
partitioned by (course string)
row format delimited
fields terminated by ',';
让我们检索与表关联的信息。
使用以下命令将数据加载到表中并传递分区列的值:-
hive> load data local inpath '/home/codegyani/hive/student_details1' into table student
partition(course= "java");
在这里，我们正在根据课程对学院的学生进行划分。
使用以下命令将另一个文件的数据加载到同一表中，并将分区列的值传递给它:-
hive> load data local inpath '/home/codegyani/hive/student_details2' into table student
partition(course= "hadoop");
在下面的屏幕截图中，我们可以看到table student被分为两类。
让我们使用以下命令来检索功能的全部数据:-
hive> select * from student;
现在，尝试使用以下命令检索基于分区列的数据:-
hive> select * from student where course="java";
在这种情况下，我们不检查整个数据。因此，这种方法可以缩短查询响应时间。
我们还使用以下命令来检索另一个分区数据集的数据:-
hive> select * from student where course= "hadoop";
