हाइव: तालिका के सभी विभाजन कैसे दिखाएं?

Question

मेरे पास 1000+ विभाजन वाले टेबल हैं।

"Show partitions" कमांड केवल कुछ ही विभाजनों को सूचीबद्ध करता है।

मैं सभी विभाजन कैसे दिखा सकता हूं?

अद्यतन:

1. मैंने पाया "show partitions" कमांड केवल वास्तव में 500 विभाजन सूचीबद्ध करता है।

2. "select ... where ..." केवल 500 विभाजन को संसाधित करता है!

Answer 1

CLI कुछ सीमा जब ouput प्रदर्शित किया जाता है। मैं स्थानीय फ़ाइल में उत्पादन निर्यात करने के लिए सुझाव देते हैं:

$hive -e 'show partitions table;' > partitions 

Answer 2

आप "विभाजन" की तालिका में हाइव MetaStore टेबल, विभाजन जानकारी देख सकते हैं। आप विशेष तालिका विभाजन पूछने के लिए "विभाजन" में "टीबीएलएस" शामिल हो सकते हैं।

Answer 3

ठीक है, मैं & से ऊपर wmky के उत्तर को विस्तारित करके यह उत्तर लिख रहा हूं, यह मानते हुए कि आपने डर्बी के बजाय अपने मेटास्टोर के लिए mysql कॉन्फ़िगर किया है।

select PART_NAME FROM PARTITIONS WHERE TBL_ID=(SELECT TBL_ID FROM TBLS WHERE TBL_NAME='<table_name>'); 

उपर्युक्त क्वेरी आपको विभाजन कॉलम के सभी संभावित मान देता है।

उदाहरण:

hive> desc clicks_fact; 
OK 
time     timestamp         
..        
day      date           
file_date    varchar(8)         

# Partition Information  
# col_name    data_type    comment    

day      date           
file_date    varchar(8)         
Time taken: 1.075 seconds, Fetched: 28 row(s) 

मैं विभाजन कॉलम के मूल्यों को लाने के लिए जा रहा हूँ।

mysql> select PART_NAME FROM PARTITIONS WHERE TBL_ID=(SELECT TBL_ID FROM TBLS WHERE TBL_NAME='clicks_fact'); 
+-----------------------------------+ 
| PART_NAME       | 
+-----------------------------------+ 
| day=2016-08-16/file_date=20160816 | 
| day=2016-08-17/file_date=20160816 | 
.... 
.... 
| day=2017-09-09/file_date=20170909 | 
| day=2017-09-08/file_date=20170909 | 
| day=2017-09-09/file_date=20170910 | 
| day=2017-09-10/file_date=20170910 | 
+-----------------------------------+ 

1216 rows in set (0.00 sec) 

सभी विभाजन कॉलम लौटाता है।

नोट: DB_ID पर JOIN तालिका DBS जब वहाँ एक डीबी शामिल हैं (यानी, एक से अधिक डीबी के एक ही TABLE_NAME है जब) CLI के रूप में