hive分区是物理分区吗

是的，Hive 分区是一种物理分区，也就是说，每个分区对应着磁盘上的一个文件夹或目录，其中存储了该分区所对应的数据。Hive 将表数据按照分区列的值进行划分后，会将每个分区存储在不同的目录下，从而实现了数据的物理分离和管理。

通过物理分区，Hive 可以更快地查询和管理数据，因为它可以只加载需要的分区，而不必加载整个表的数据。此外，还可以对不同的分区进行不同的操作，例如，可以对某个时间范围的分区进行归档或删除，而不必影响其他分区的数据。

相关问题

hive分区表做存算分离

Hive分区表可以实现存算分离的目的。存算分离是指将数据存储和数据计算分开处理，以提高查询性能和数据管理的灵活性。在Hive中，分区表可以将数据以一种符合逻辑的方式进行组织，比如按照时间、地区等字段进行分区。这样可以将数据按照分区字段的值划分为多个文件夹，同一分区的数据存储在同一个文件夹下。查询时只需要根据分区值找到对应的文件夹，扫描文件夹下本分区的文件即可，这种方式称为分区裁剪。通过分区裁剪，可以减少查询的数据量，提高查询性能。同时，分区表还可以实现数据的水平分散，将数据从物理上移到和使用最频繁的用户更近的地方，以提高查询效率。因此，Hive分区表可以实现存算分离，提高查询性能和数据管理的灵活性。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [HiveSQL 分区表](https://blog.csdn.net/weixin_53570636/article/details/127240576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [hive分区表详细介绍](https://blog.csdn.net/weixin_41122339/article/details/81584110)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

hive 分区distribute与partiton的区别

在Hive中，分区是将表数据按照某个列的值进行分类存储，以提高查询效率。其中，Distribute By和Partition By是Hive中两种常见的分区方式。

Distribute By是在进行MapReduce计算时，按照指定的列进行数据分发，即将同一分区的数据分发到同一个Reduce任务中。这个过程不会改变数据的物理存储方式，只是在计算时将数据按照指定的列进行分发。Distribute By的作用是确保数据在进行Reduce计算时，能够在同一个节点上进行计算，以提高计算效率。

Partition By是在创建表时，按照指定的列对表进行分区，也就是将数据存储在不同的目录下。这个过程会改变数据的物理存储方式，将数据按照指定的列进行分类存储，以便于查询时能够快速定位到数据所在的目录。Partition By的作用是提高查询效率，可以只查询指定分区的数据，而不需要扫描整个表。

因此，Distribute By和Partition By在功能上有所不同，但都是Hive中常用的分区方式。