1、分區
在hive中使用select查詢一般會掃描整個表的內容，從而降低降低查詢的效率。引入分區的概念，使得查詢時只掃描表中關心的部分數據。
一個表中可以有一個或多個分區，每個分區以文件夾的形式單獨存在表文件夾的目錄下。
1.1分區建表分為單分區和雙分區建表:
單分區建表語句：create table sample_table (id int, value string) partitioned by (age int) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;;表中有id,value,age三列,以age分區
雙分區建表語句：create table sample_table (id int, value string) partitioned by (age int, sex string) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;;表中有id,value,age,sex四列，按照age和sex分區
【注：set hive.cli.print.current.db=true查看當前是什么數據庫
row format delimited通過新的行將記錄分開
fields terminated by ','各列之間以逗號隔開
stored as textfile存儲為一個文本文件】
1.2添加數據：
load data local inpath ‘路徑’ overwrite into table 表名 partition (分區名=’某值’)
【注：overwrite意味着表中原來的數據會被刪除】
2、桶（Bucket）
分桶其實就是把大表化成了“小表”，然后 Map-Side Join 解決之，這是用來解決大表與小表之間的連接問題。將桶中的數據按某列進行排序會提高查詢效率。
2.1創建帶桶的table：
Create table 表名(id int,name string) clustered by (id) sorted by(name) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; ;
2.2設置環境變量：
set hive.enforce.bucketing = true，使得Hive 就知道用表定義中聲明的數量來創建桶
2.3插入數據：
insert table 桶表名 select * from 表名;