set hive.exec.dynamic.partition.mode

时间: 2024-05-29 10:10:24 浏览: 10
Sorry, as an AI language model, I cannot provide a definitive answer to this question without more context. Please provide more information about the context and purpose of the command 'set hive.exec.dynamic.partition.mode'.
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set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict

### 回答1: set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict 表示在Hive中使用动态分区模式,允许在插入数据时自动创建分区。非严格模式下,如果分区不存在,则会自动创建分区,如果分区已经存在,则会将数据插入到已有分区中。这种模式可以简化分区管理,提高数据插入的效率。 ### 回答2: Hive是一款用于数据仓库的数据分析工具,是基于Hadoop的一个数据仓库工具,允许用户使用类似于SQL的语言进行查询和数据分析。在使用过程中,为了更好地分区数据,提高执行效率,我们常常会设置Hive的动态分区模式。其中,set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict是Hive动态分区模式中的一种。 Hive支持静态分区和动态分区两种方式,静态分区需要预先创建好分区,再将数据存储到对应的分区中,适用于对数据分区比较明确的场景,而动态分区则可以根据数据自动创建分区,大大简化了数据分析过程中分区的操作,适用于对数据分区要求不高的场景。 其中,set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict就是Hive中使用动态分区模式的指令之一,该指令表示在动态分区模式下,如果表中没有定义某些分区,则可以自动创建这些分区。在使用时,需要注意的是,该指令需要在执行语句之前进行设置。 使用set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict指令的好处在于,可以让Hive自动识别数据中的分区字段,并自动创建对应分区,避免了手动创建分区的麻烦和错误。不过需要注意的是,如果数据中的某个分区字段与已定义的分区字段不一致,Hive会自动舍弃该数据,因此在使用动态分区模式时,需要对数据进行清洗和处理,以保证分区字段的一致性。 综上所述,set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict指令是Hive动态分区模式中的一种,在使用过程中可以自动创建缺失的分区,简化数据分析操作,提高效率。使用时需要注意对数据进行清洗和处理,保证分区字段的一致性。 ### 回答3: set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict是Hive中动态分区模式的设定,该模式可以允许用户在执行INSERT语句时,动态地指定分区的字段值,而不是在创建表时就指定好分区字段,从而使得数据的分区操作更加灵活和便利。 具体来说,在设置为nonstrict模式下的动态分区操作中,用户可以先创建一个不带分区的目标表,然后在执行INSERT语句时,通过指定分区字段的值,来将数据插入到相应的分区中。在这个过程中,如果分区目录不存在,则会自动创建;如果已存在,则不会被覆盖或删除。 需要注意的是,在设定为nonstrict模式的动态分区操作中,如果用户指定了不在分区定义里的字段作为分区,或者分区值为空,则会产生默认的分区,也就是将数据放在一个不带分区值的位置上,这可能会影响到数据的查询和管理。 因此,虽然使用Hive的动态分区操作可以极大地方便数据的管理和查询,但是在具体实践中,仍需要仔细考虑和计划分区字段和值,以避免数据错误和冗余。

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

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 的意思是设置Hive执行动态分区模式为非严格模式。在非严格模式下,Hive可以自动创建分区目录,而不需要手动创建。同时,如果分区列中有一些值没有对应的分区目录,Hive也不会报错,而是会自动创建缺失的分区目录。这样可以方便地进行分区操作,提高数据处理效率。

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set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.parallel=true; set hive.exec.parallel.thread.number=30; --drop table if exists dm_finrisk.dm_event_walletSettleSuccessEvent_di; create table if not exists dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di( event_uuid string ,event_code string ,dt string ,event_time string ,rawSnapshot string ) COMMENT 'cashLoanEvent' PARTITIONED BY ( day bigint)stored as parquet; drop table if exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; create table if not exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} as select uuid as event_uuid ,event as event_code ,from_unixtime(unix_timestamp(cast(day as string),'yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') as dt ,from_unixtime(cast(cast(time AS BIGINT)/1000 AS BIGINT),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as event_time ,get_json_object(data,'$.hotPublish.rawSnapshot') as rawSnapshot from dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di where code = 'shield@cashLoanEvent' and day=${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} drop table if exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; create table if not exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} as select event_uuid ,event_code ,dt ,event_time ,rawSnapshot from tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; alter table dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di drop if exists partition (day = ${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}); insert overwrite table dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di partition (day = ${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}) select event_uuid ,event_code ,dt ,event_time ,rawSnapshot from tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}分析下上面代码

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