Hive中静态分区和动态分区总结

背景

在Hive中有两种类型的分区：静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning)。

静态分区。对于静态分区，从字面就可以理解：表的分区数量和分区值是固定的。
动态分区。会根据数据自动的创建新的分区。

本文会详细介绍两种分区方法、使用场景以及生产中常见问题和解决方法。

第一部分静态分区

静态分区的使用场景主要是分区的数量是确定的。例如人力资源信息表中使用“部门”作为分区字段，通常一段时间是静态不变的。例如：

CREATE EXTERNAL TABLE employee_dept (
    emp_id INT,
    emp_name STRING
) PARTITIONED BY (
    dept_name STRING
    )
location '/user/employee_dept';

LOAD DATA LOCAL INPATH 'hr.txt'
INTO TABLE employee_dept
PARTITION (dept_name='HR');

上面的外部表以dept_name字段为分区字段，然后导入数据需要指定分区。

第二部分动态分区

通常在生产业务场景中，我们使用的都是灵活的动态分区。例如我们使用时间字段（天、小时）作为分区字段。新的数据写入会自动根据最新的时间创建分区并写入对应的分区。例如下面的例子：

hive > insert overwrite table order_partition partition (year,month) select order_id, order_date, order_status, substr(order_date,1,4) year, substr(order_date,5,2) month from orders;

FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict

写入报错。这是因为Hive默认配置不启用动态分区，需要使用前开启配置。开启的方式有两种：

在hive服务配置文件中全局配置；
每次交互时候进行配置（只影响本次交互）；

通常我们生产环境使用第二种。

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

其中参数hive.exec.dynamic.partition.mode表示动态分区的模式。默认是strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。

第三部分两者的比较

两种分区模式都有各自的使用场景，我们总结如下：

	静态分区(Static Partitioning)	动态分区（Dynamic Partitioning）
分区创建	数据插入分区之前，需要手动创建每个分区	根据表的输入数据动态创建分区
适用场景	需要提前知道所有分区。适用于分区定义得早且数量少的用例	有很多分区，无法提前预估新分区，动态分区是合适的

另外动态分区的值是MapReduce任务在reduce运行阶段确定的，也就是所有的记录都会distribute by，相同字段(分区字段)的map输出会发到同一个reduce节点去处理，如果数据量大，这是一个很弱的运行性能。而静态分区在编译阶段就确定了，不需要reduce任务处理。所以如果实际业务场景静态分区能解决的，尽量使用静态分区即可。

第四部分动态分区使用的问题

Hive表中分区架构使得数据按照分区分别存储在HDFS文件系统的各个目录中，查询只要针对指定的目录集合进行查询，而不需要全局查找，提高查询性能。

但是分区不是”银弹”，如果分区数据过多，就会在HDFS文件系统中创建大量的目录和文件，对于集群NameNode服务是有性能压力的，NameNode需要将大量元数据信息保留在内存中。另外大分区表在用户查询时候由于分析size太大，也容易造成Metastore服务出现OMM报错。

上面两个现象均在生产环境发生，分别造成NameNode和Metastore不可用。

事实上，Hive为了防止异常生产大量分区，甚至默认动态分区是关闭的。另外对于生成动态分区的数量也做了性能默认限制。

4.1 动态分区创建限制

当我们在一个Mapreduce任务（hive写入会编译成mapreduce任务）中创建大量分区的时候，经常会遇到下面的报错信息：

2015-06-15 17:27:44,614 ERROR [LocalJobRunner Map Task Executor #0]: mr.ExecMapper (ExecMapper.java:map(171)) - org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Hive Runtime Error while processing row ....
Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveFatalException: [Error 20004]: Fatal error occurred when node tried to create too many dynamic partitions. The maximum number of dynamic partitions is controlled by hive.exec.max.dynamic.partitions and hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode. Maximum was set to: 256... 10 more

这个报错就是因为Hive对于动态分区创建的限制，涉及的参数有：

hive.exec.max.dynamic.partitions = 1000;
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode = 100;
hive.exec.max.created.files = 10000

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode，参数限制MapReduce任务单个任务(mapper或reducer任务)创建的分区数量为100；
hive.exec.max.dynamic.partitions，参数限制单次整体任务创建分区的数量上限为1000个；
hive.exec.max.created.files，参数限制所有单次整体map和reduce任务创建的最大文件数量上限为10000个；

以上三个阀值超过就会触发错误，集群会杀死任务。为了解决报错，我们通常将两个参数调大。但是也需要用户对自己的Hive表的分区数量进行合理规划，避免过多的分区。

4.2 特殊分区

如果动态分区列输入的值为NULL或空字符串，则Hive将该行将放入一个特殊分区，其名称由参数hive.exec.default.partition.name控制。默认值为__HIVE_DEFAULT_PARTITION__。

用户可以使用（查看表分区）命令进行查看：

show partitions 'table名称';

# process_date=20160208
#process_date=__HIVE_DEFAULT_PARTITION__

有时候异常生产这些分区数据，需要进行清理。如果使用下面的语句：

ALTER TABLE Table_Name DROP IF EXISTS PARTITION(process_date='__HIVE_DEFAULT_PARTITION__');

这时候Hive会报错：

Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException Unexpected unknown partitions for (process_date = null) (state=42000,code=40000)

这是Hive一个已知bug（编号：HIVE-11208），在Hive 2.3.0版本修复。

但是有个有修复方法（不建议在生产环境中实施）：

-- update the column to be "string"
ALTER TABLE test PARTITION COLUMN (p1 string);
-- remove the default partition
ALTER TABLE test DROP PARTITION (p1 = '__HIVE_DEFAULT_PARTITION__');
-- then revert the column back to "int" type
ALTER TABLE test PARTITION COLUMN (p1 int);

链接：https://cloudera.ericlin.me/2015/07/how-to-drop-hives-default-partition-hive_default_partition-with-int-partition-column/

4.3 乱码分区字段

有时候表分区字段由于处理不当，会出现乱码分区，例如：

hp_stat_time=r_ready%3D91;r_load%3D351

原因是Hive会自动对一些UTF-8字符编码成Unicode（类似网址中中文字符和一些特殊字符的编码处理）。此处%3D解码后是’=’。可以使用在线转换进行解码：https://www.matools.com/code-convert-utf8。

最后使用解码后的字段即可（注意分号转义）：

alter table dpdw_traffic_base drop partition(hp_stat_time='r_ready=91\;r_load=351');

参考文献及资料

1、动态分区，链接：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/DynamicPartitions

2、Hive Tutorial，链接：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial

3、Apache Hive 中文手册，链接：https://www.docs4dev.com/docs/zh/apache-hive/3.1.1/reference