1.文档编写目的

在上一篇文章《0607-如何将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表》中主要介绍了非分区表的转换方式，本篇文章Fayson主要针对分区表进行介绍。

• 内容概述

1.准备测试数据及表

2.Hive ORC表转Parquet

3.总结

• 测试环境

1.RedHat7.4

2.CM和CDH版本为6.1.0

2.Hive ORC表转Parquet表

1.创建一个使用DATE类型作为分区字段的表，并插入测试数据

create table day_table (id int, content string) 
partitioned by (dt date) 
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS ORC;
insert into day_table PARTITION(dt = '2018-01-02') values(1,'fayson');
insert into day_table PARTITION(dt = '2018-01-03') values(2,'fayson2');
select * from day_table;

2.登录Hive的元数据库，在数据库中将所有Hive表中分区为DATE类型的数据修改为STRING

MariaDB [metastore]> select * from PARTITION_KEYS;
MariaDB [metastore]> update PARTITION_KEYS set PKEY_TYPE='string' where PKEY_TYPE='date';

查看day_table表的DATE类型字段是已修改为STRING

使用Hive可以正常查询day_table表数据

使用Impala查询提示“ORC scans are disabled by --enable_orc_scanner flag”

3.准备Hive SQL脚本将test_orc表转为Parquet格式的表

[root@hadoop12 ~]# vim day_table_parquet.sql 
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=536870912;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=536870912;
set parquet.block.size=268435456;
set parquet.compression=SNAPPY;
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.optimize.sort.dynamic.partition=true;
drop table if exists day_table_parquet;
create table day_table_parquet like day_table stored as parquet;
INSERT OVERWRITE TABLE day_table_parquet PARTITION(dt) select * from day_table;

4.在命令行使用hive命令执行day_table_parquet.sql脚本

[root@hadoop12 ~]# hive -f test_parquet.sql

5.查看day_table_parquet表正常，格式转为parquet且访问正常

使用Impala访问day_table_parquet表

分区数与原表分区数一致，且数据可以正常查询

3.总结

1.Hive对ORC格式的表没有做严格的数类型校验，因此在统一的修改了Hive元数据库的DATE类型为STRING类型后，ORC格式的表依然可以正常查询。

2.在C6版本中其实已经支持了ORC格式的表，但默认是禁用的，可以通过在Impala Daemon的高级配置中增加--enable_orc_scanner参数来启用，由于C6版本目前刚支持ORC格式，是否存在问题和风险有待验证。

3.Impala默认是不支持DATE类的，同时Impala对Parquet或ORC文件中的数据类型有严格的校验，因此在将Hive元数据库中DATE类型修改为STRING类型后查询依然会报“Unsupported type 'DATE'”

4.Hive元数据库中的PARTITION_KEYS表中主要存储Hive表分区字段信息，这里介绍的转换方式比较暴力，但是爽啊！！！