分区表操作：SQL加载IBM InfoSphere BigInsights中991-993分区数据

在深入学习如何使用SQL访问IBM InfoSphere BigInsights的这一部分，我们将重点关注分区表的处理。分区表是大数据管理中一种重要的组织方式，它允许根据特定字段将数据分割成多个物理存储单元，从而提高查询效率和管理复杂性。在这个场景中，我们讨论的是如何针对分区表sls_product_dim_part进行数据装载。 装载分区表的关键在于为每个特定分区提供数据。例如，对于product_line_code为991、992和993的分区，我们需要编写并执行三个独立的SQL脚本，如`sls_product_dim_load_991.sql`、`sls_product_dim_load_992.sql`和`sls_product_dim_load_993.sql`。这些脚本通过`loadhivedata`命令加载本地路径下的文本文件（如`sls_product_prt_991.txt`），并将数据写入到gosalesdw数据库的sls_product_dim_part表中，并指定分区条件（`product_line_code`等于相应的代码值）。 在操作过程中，BigSQL会在`sls_product_dim_part`目录下为每个分区创建单独的子目录，以便保持数据组织清晰。例如，分区代码为991的数据会被存放在`biginsights/hive/warehouse/gosalesdw.db/sls_product_dim_part/product_line_code=991`这样的子目录下。通过使用BigInsightsConsole，可以访问Hadoop文件系统（HDFS）并检查实际的目录结构，确保数据已经正确装载。 值得注意的是，目前BigSQL尚不支持Hive的Bucketed table，这意味着数据不会基于哈希或其他策略自动分桶，而是明确地按照分区键进行组织。这强调了在设计和管理分区表时，理解分区策略对于性能优化的重要性。 使用SQL访问IBM InfoSphere BigInsights涉及对分区表的精细操作，包括创建、装载和管理各个分区的数据。这不仅展示了如何利用Hive SQL加载数据，还展示了如何通过BigInsightsConsole监控和验证分区表的目录结构。在实际工作中，了解和熟练掌握这些概念和技术对于有效地处理大数据集至关重要。