hive扫描分区不超过400个

1.当分区过多且数据很大时，可以使用严格模式，避免出发一个大的mapreduce任务。当分区数量过多且数据量较大时，执行宽范围的数据扫描会触发一个很大的mapreduce任务。在严格模式下，当where中没有分区过滤条件时会禁止执行。2.hive如果有过多的分区，由于底层是存储在HDFS上，HDFS上只用于存储大文件 而...

3. 静态分区与动态分区 Hive中的分区分为静态分区和动态分区。静态分区在插入或导入数据时需要指定具体的分区，可以创建一级分区或多级分区。动态分区与静态分区表的创建方式相同，但在插入数据时需要开启动态数据支持，根据查询到的值动态创建分区。4. 分桶表的创建与数据写入 创建分桶表时，可以使用CLUST...

让所有分区都动态配置，否则至少需要指定一个分区值 hive.exec.dynamic.partition.mode=strict; -- 能被mapper或reducer创建的最大动态分区数，超出而报错 hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;

我们知道在传统的DBMs系统中，一般都具有表分区的功能，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高了查询效率，当然我们还可以通过进一步在分区上建立索引，进一步提高查询效率。在Hive中的数据仓库中，也有分区分桶的概念，在逻辑上，分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会...

--设置非严格模式（默认）set hive.mapred.mode=nonstrict;--设置严格模式 set hive.mapred.mode=strict;（1）对于分区表，除非where语句中含有分区字段过滤条件来限制范围，否则不允许执行 --设置严格模式下 执行sql语句报错；非严格模式下的可以的 select * from order_partition;异常信息：Error :...

以及优化HiveQL语句等操作，可以提高查询的执行效率和准确性。对于大数据量的查询和分析，优化Hive是非常重要的。通过使用数据压缩、使用列式存储格式、分段扫描表等优化方法，可以显著提高查询性能和处理速度。通过技术手段不断优化Hive，可以使得系统更加稳定、可靠，并且提高数据处理的效率和准确性。

将会为每一个分区分配reducer数量，当分区数量多的时候，reducer数量将会增加，对服务器是一种灾难。（2）、动态分区和静态分区的区别，静态分区不管有没有数据都将会创建该分区，动态分区是有结果集将创建，否则不创建。（3）、hive动态分区的严格模式和hive提供的hive.mapred.mode的严格模式。

就可能导致查询性能下降。数据倾斜和分区表设计不合理：当分区表中的某个分区包含大量数据时，就可能导致查询性能下降。为了避免这种情况，需要对分区表进行合理的划分和聚合。总之，为了避免Hive数据倾斜，需要对硬件配置、数据划分和聚合、分区表设计等方面进行充分的考虑和优化。

可能是分区信息没有添加到hive元数据表中。虽然分区文件有了，但是也得在数据表中把9870的数据加上。解决方法：运行命令msckrepairtable9870，修复hive分区将分区信息加到元数据表即可。

设置为nonstrict之后所有的分区都可以是动态的了。SET hive.exec.max.dynamic.partitions=500000;(如果自动分区数大于这个参数，将会报错)注：这个属性表示一个DML操作可以创建的最大动态分区数，默认是1000 SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=500000;注：这个属性表示每个节点生成动态分区的最大...