1樓：尚思彤姬鑠
清除扇區資料，會經磁碟中的清零並用隨機字元重寫，這樣操作後。
資料就再沒有辦法恢復。
清除扇區資料的時候可以選擇某個分割槽進行。
刪除所有分割槽。
會將所有分割槽刪除。
詳細看軟體的使用教程或是諮詢客服吧。
2樓：鎮玟公叔仲
準備好環境，這邊環境已經有了，就不講解如何搭建環境，畢竟搭建一套大資料需要一段時間的。
準備乙個分割槽表。
showpartitions
表名。方法1：使用hive自帶sql語法進行刪除。
altertable
表名。drop
partition
etl_dt=20161118);
再次檢視20161118分割槽還在不在，如果分割槽不在了，說明該分割槽已經被刪除，資料也已被清空。
showpartitions
表名；方法2：採用hdfs命令進行清空。
這個表還剩下乙個分割槽，咱們把這個分割槽也清空。
先使用hdfs檢視該表實際分割槽以及資料目錄在哪。
hdfsdfs
lsuser/hive/warehouse/表名小寫/或者。hadoopfsls
user/hive/warehouse/表名小寫/兩個命令效果一樣。
使用hdfs命令刪除該分割槽20161124目錄。
hdfsdfsrmr
fuser/hive/warehouse/表名小寫/etl_dt=20161124
最後在檢視沒有分割槽目錄了。
最檢視進hive命令列檢視此表是否還有資料。
hive分割槽的作用
3樓：快樂權御天下
hive分割槽。
是指按照資料表的某列或某些列分為多個區，區從形式上可以理解為資料夾。
比如我們要收集某個大型**的日誌資料，乙個**每天的日誌資料存在同一張表上，由於每天會生成大量的日誌，導致資料表的內容巨大，在查詢時進行全表掃瞄耗費的資源非常多。那其實這個情況下，我們可以按照日期對資料表進行分割槽，不同日期的資料存放在不同的分割槽，在查詢時只要指定分割槽欄位的值就可以直接從該分割槽查詢。
下面從用shell命令操作分割槽表和從hdfs檔案系統。
檢視分割槽表相結合的方式加深對分割槽表的認識。
第一，建立分割槽表並將本地檔案中的資料載入到分割槽表中。
要注意的是：首先，建立分割槽表的時候，要通過關鍵字 partitioned by （name string）宣告該表是分割槽表，並且是按照欄位name進行分割槽，name值一致的所有記錄存放在乙個分割槽中，分割槽屬性name的型別是string型別。當然，可以依據多個列進行分割槽，即對某個分割槽的資料按照某些列繼續分割槽。
其次，向分割槽表匯入資料的時候，要通過關鍵字partition（name=「jack」）顯示宣告資料要匯入到表的哪個分割槽，這裡表示要將資料匯入到分割槽為name=jack的分割槽。
再次，這裡要重點強調，所謂分割槽，這是將滿足某些條件的記錄打包，做個記號，在查詢時提高效率，相當於按資料夾對檔案進行分類，資料夾名可類比分割槽欄位。這個分割槽欄位形式上存在於資料表中，在查詢時會顯示到客戶端上，但並不真正在儲存在資料表檔案中，是所謂偽列。所以，千萬不要以為是對屬性表中真正存在的列按照屬性值的異同進行分割槽。
比如上面的分割槽依據的列name並不真正的存在於資料表中，是我們為了方便管理新增的乙個偽列，這個列的值也是我們人為規定的，不是從資料表中讀取之後根據值的不同將其分割槽。我們並不能按照某個資料表中真實存在的列，如userid來分割槽。
在hive中如何實現資料分割槽
4樓：網友
一、hive only：載入分割槽資料的快捷方法。
如果指定的分割槽不存在hive將建立新的分割槽。
這個命令將：
1）如果不存在的話新增分割槽到表的後設資料。
2）如果存在的話，建立子目錄：/user/hive/warehouse/call_logs/call_date=2014-10-02
3）移動hdfs檔案到分割槽子目錄。
二、檢視、新增和移除分割槽。
1）檢視當前表分割槽。
2）使用alter table新增或刪除分割槽。
三、 從已存在的分割槽目錄建立分割槽。
1）hdfs的分割槽目錄可以在hive或impala之外進行建立和資料，比如：通過spark或mapreduce應用。
2） hive中使用msck repair table命令來為已存在的表建立分割槽。
四、什麼時候使用分割槽。
下列情況使用分割槽。
1）讀取整個資料集需要花費很長時間。
2）查詢幾乎只對分割槽欄位進行過濾。
3）分割槽列有合理數量的不同的值。
4）資料生成或etl過程是按檔案或目錄名來分段資料的。
5）分割槽列值不在資料本身。
五、什麼時候不使用分割槽。
1）避免把資料分割槽到很多小資料檔案。
不要對有太多惟一值的列進行分割槽。
2）注意：當使用動態分割槽時容易發生。
比如：按照fname來分割槽客戶表會產生上千個分割槽。
六、 hive進行分割槽。
在舊的hive版本中，動態分割槽預設沒有啟用 ，通過設定這兩個屬性啟用：
但是在hive分割槽中我們應該注意一些問題，比如：
1）注意：beeline設定的hive變數只在當前會話有效，系統管理員可以設定永久生效。
2）注意：如果分割槽列有很多唯一值，將會建立很多分割槽。
另外，我們可以給hive配置引數來限制分割槽數 ：
1）查詢在某個節點上可以建立的最大動態分割槽數，預設100
2）乙個hiveql語句可以建立的最大動態分割槽數 ，預設1000
3）乙個查詢總共可以建立的最大動態分割槽數，預設1000000
hive分割槽過多有何壞處以及分割槽時的注意事項
5樓：阿星乜
1.當分割槽過多且資料很大時，可以使用嚴格模式，避免出發乙個大的mapreduce任務。當分割槽數量過多且資料量較大時，執行寬範圍的資料掃瞄會觸發乙個很大的mapreduce任務。
在嚴格模式下，當where中沒有分割槽過濾條件時會禁止執行。
如果有過多的分割槽，由於底層是儲存在hdfs上，hdfs上只用於儲存大檔案 而非小檔案，因為過多的分割槽會增加namenode的負擔。
會轉化為mapreduce，mapreduce會轉化為多個task。過多小檔案的話，每個檔案乙個task，每個task乙個jvm例項，jvm的開啟與銷燬會降低系統效率。
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