當我們在插入數據的時候指定分區，其實就是新建一個目錄或者子目錄，或者在原有的目錄上添加數據文件。
Hive分區的創建
Hive分區是在創建表的時候用Partitioned by 關鍵字定義的，但要注意，Partitioned by子句中定義的列是表中正式的列，但是Hive下的數據文件中並不包含這些列，因爲它們是目錄名。
靜態分區
創建一張靜態分區表par_tab，單個分區
create table par_tab (name string,nation string) partitioned by (sex string) row format delimited fields terminated by ',';
這時候通過desc查看的表結構如下
hive> desc par_tab;
OK
name string
nation string
sex string
# Partition Information
# col_name data_type comment
sex string
Time taken: 0.038 seconds, Fetched: 8 row(s)
準備本地數據文件par_tab.txt，內容 “名字/國籍”，將以性別（sex）作爲分區
jan,china mary,america lilei,china heyong,china yiku,japan emoji,japan
把數據插入到表（其實load操作相當於把文件移動到HDFS的Hive目錄下）
load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab.txt' into table par_tab partition (sex='man');
這時候在hive下查詢par_tab表，變成了3列，注意。
hive> select * from par_tab; OK jan china man mary america man lilei china man heyong china man yiku japan man emoji japan man Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 6 row(s)
查看par_tab目錄結構
[hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 71 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man/par_tab.txt
可以看到，在新建分區表的時候，系統會在hive數據倉庫默認路徑/user/hive/warehouse/下創建一個目錄（表名），再創建目錄的子目錄sex=man（分區名），最後在分區名下存放實際的數據文件。
如果再插入另一個數據文件數據，如文件
lily,china nancy,china hanmeimei,america
插入數據
load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab_wm.txt' into table par_tab partition (sex='woman');
查看par_tab表目錄結構
[hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 71 2017-03-29 08:25 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=man/par_tab.txt drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:35 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=woman -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 41 2017-03-29 08:35 /user/hive/warehouse/par_tab/sex=woman/par_tab_wm.txt
最後查看兩次插入的結果，包含了man和woman
hive> select * from par_tab; OK jan china man mary america man lilei china man heyong china man yiku japan man emoji japan man lily china woman nancy china woman hanmeimei america woman Time taken: 0.136 seconds, Fetched: 9 row(s)
因爲分區列是表實際定義的列，所以查詢分區數據時
hive> select * from par_tab where sex='woman'; OK lily china woman nancy china woman hanmeimei america woman Time taken: 0.515 seconds, Fetched: 3 row(s)
下面創建一張靜態分區表par_tab_muilt，多個分區（性別+日期）
hive> create table par_tab_muilt (name string, nation string) partitioned by (sex string,dt string) row format delimited fields terminated by ',' ; hive> load data local inpath '/home/hadoop/files/par_tab.txt' into table par_tab_muilt partition (sex='man',dt='2017-03-29'); [hadoop@hadoop001 files]$ hadoop dfs -lsr /user/hive/warehouse/par_tab_muilt drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=man drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=man/dt=2017-03-29 -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 71 2017-03-29 08:45 /user/hive/warehouse/par_tab_muilt/sex=man/dt=2017-03-29/par_tab.txt
可見，新建表的時候定義的分區順序，決定了文件目錄順序（誰是父目錄誰是子目錄），正因爲有了這個層級關係，當我們查詢所有man的時候，man以下的所有日期下的數據都會被查出來。如果只查詢日期分區，但父目錄sex=man和sex=woman都有該日期的數據，那麼Hive會對輸入路徑進行修剪，從而只掃描日期分區，性別分區不作過濾（即查詢結果包含了所有性別）。
動態分區
如果用上述的靜態分區，插入的時候必須首先要知道有什麼分區類型，而且每個分區寫一個load data，太煩人。使用動態分區可解決以上問題，其可以根據查詢得到的數據動態分配到分區裏。其實動態分區與靜態分區區別就是不指定分區目錄，由系統自己選擇。
首先，啓動動態分區功能
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
假設已有一張表par_tab,前兩列是名稱name和國籍nation，後兩列是分區列，性別sex和日期dt，數據如下
hive> select * from par_tab; OK lily china man 2013-03-28 nancy china man 2013-03-28 hanmeimei america man 2013-03-28 jan china man 2013-03-29 mary america man 2013-03-29 lilei china man 2013-03-29 heyong china man 2013-03-29 yiku japan man 2013-03-29 emoji japan man 2013-03-29 Time taken: 1.141 seconds, Fetched: 9 row(s)
現在我把這張表的內容直接插入到另一張表par_dnm中，並實現sex爲靜態分區，dt動態分區（不指定到底是哪日，讓系統自己分配決定）
hive> insert overwrite table par_dnm partition(sex='man',dt)
> select name, nation, dt from par_tab;
插入後看下目錄結構
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-28 -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 41 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-28/000000_0 drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-29 -rwxr-xr-x 1 hadoop supergroup 71 2017-03-29 10:32 /user/hive/warehouse/par_dnm/sex=man/dt=2013-03-29/000000_0
再查看分區數
hive> show partitions par_dnm; OK sex=man/dt=2013-03-28 sex=man/dt=2013-03-29 Time taken: 0.065 seconds, Fetched: 2 row(s)
證明動態分區成功。
注意，動態分區不允許主分區採用動態列而副分區採用靜態列，這樣將導致所有的主分區都要創建副分區靜態列所定義的分區。
動態分區可以允許所有的分區列都是動態分區列，但是要首先設置一個參數hive.exec.dynamic.partition.mode ：
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode; hive.exec.dynamic.partition.mode=strict
它的默認值是strick，即不允許分區列全部是動態的，這是爲了防止用戶有可能原意是隻在子分區內進行動態建分區，但是由於疏忽忘記爲主分區列指定值了，這將導致一個dml語句在短時間內創建大量的新的分區（對應大量新的文件夾），對系統性能帶來影響。
所以我們要設置：
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick;
