Hive入门之基础知识（三）之分区与优化的简单介绍_hive分区数据量太少

为什么要对数据进行分区

在实际生产中，每天的数据量都是以亿为单位的，如果我们不对数据进行分区，直接对全部数据进行统计，则会大大增加时间开销，浪费大量资源。当我们做了合理分区后，例如按天进行分区，当查找某一天的数据时，Hive不会读取全部文件，只会读取HDFS中该天对应的目录，大大提高了执行效率。

分区是不是越多越好

多数情况下，对数据可以按天进行分区，如果数据量还是太大，可以考虑再按小时进行分区，或者取另一个维度作为分区条件，在此基础上，还可以按分钟，秒进行分区，但是进行过多的分区并不一定会加快查询执
行效率。

使用过多的分区可能导致创建了很多非必须的Hadoop文件和文件夹，一个分区对应着一个包含了多个文件的文件夹。如果对表进行过多分区，又存储了跨度很久的数据，最后就会超出NameNode对系统的管理能力，因为NameNode必须保存文件系统的元数据信息，当小文件过多时，会限制HDFS所能管理的文件总数上限。

另外，MR会将一个job转化为多个task，默认情况下，每个task都是一个新的JVM实例，而JVM的开启和销毁都是需要时间开销的，对于每个小文件产生的task，JVM创建和销毁的开销可能会大于对文件内容本身进行处理的开销。

此外，默认情况下，Hive还会限制动态分区可以创建的最大分区数。

对数据进行分桶

分桶是将数据集分解为更容易管理的若干部分的另一种方法。

以下将创建一个按时间分区，使用user_id作为分桶字段的测试表，us