看完此文你将理解：
1、静态分区
2、动态分区
3、spark 怎么动态分区
静态分区
静态分区是指人为的指定分区名。向分区插入数据的时候也要写明写入那个分区。
创建分区的时候使用Partitioned by 关键字定义。
创建静态分区
create table par_tab (name string,nation string) partitioned by (sex string) row format delimited fields terminated by ',';
静态分区，插入的时候必须首先要知道有什么分区类型，而且每个分区写一个loaddata。
load data local inpath '/opt/aaa' overwrite into table par_tab partition (sex='m');
动态分区
动态分区可以允许所有的分区列都是动态分区列。
使用动态分区可解决以静态分区必须每次指定字段值load数据的问题，其可以根据查询得到的数据动态分配到分区里。
简单点理解就是静态分区是由手动指定目录，而动态分区是hive自动帮我们指定目录。
动态分区不允许主分区采用动态列而副分区采用静态列，这样将导致所有的主分区都要创建副分区静态列所定义的分区。这是因为hive的分区数据是元数据的一部分，由hdfs的namenode进行管理，hive 启动后，会缓存在内存中，一级分区过多会影响集群性能。
假如动态分区作为一级分区，那必将产生非常多的分区目录，即一级目录。这样子一级目录过多就会给namenode 产生过大的压力，影响hdfs集群性能。
动态分区几个参数：
hive.exec.dynamic.partition
默认值：false 是否开启动态分区功能，默认false关闭。
使用动态分区时候，该参数必须设置成true。
hive.exec.dynamic.partition.mode
动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，
nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。
一般需要设置为nonstrict
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode
在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。
该参数需要根据实际的数据来设定。
比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，
如果使用默认值100，则会报错。
hive.exec.max.dynamic.partitions
默认值：1000 在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。
hive.exec.max.created.files
默认值：100000 整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。
hive.error.on.empty.partition
默认值：false 当有空分区生成时，是否抛出异常。 一般不需要设置。
spark 方式进行动态分区
dataframe模式
conf = SparkConf().setAppName(app).set('spark.sql.sources.partitionOverwriteMode','dynamic')
df_table=hive_ctx.createDataFrame(table_rdd, table_schema)
df_table.write.saveAsTable(database + '.' + a_table, format=format,mode='overwrite', partitionBy='data_date', path=output_path)
//data_date 为分区时间
sql 模式
a_table_view=a_table+"_view" df_table.createOrReplaceTempView(a_table_view)
## 创建视图
hive_ctx.sql("set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict")
hive_ctx.sql("set hive.exec.dynamic.partition = true")
hive_ctx.sql("use " + database).show()
## 转换表
sql="insert overwrite table %s partition(data_date) select * from %s " % (a_table,a_table_view)
## 进行分区增量覆盖
hive_ctx.sql(sql)
sql 模式通过创建一个视图，然后用sql insert overwrite 实现。其中partition(data_date) 指定的分区。
