hive的数据查询一般会扫描整个表，当表数据太大时，就会消耗些时间，有时候我们只需要对部分数据感兴趣，所以hive引入了分区的概念
hive的表分区区别于一般的分布式分区（hash分区，范围分区，一致性分区），hive的分区是比较简单的。他是根据hive的表结构，分区的字段设置将数据按目录存放起来，相当于简单的索引
hive表分区需要在表模式创建的时候指定模式才能使用，他的字段是虚拟的列，不存在表数据中。表分区在表模式创建之后使用之前使用alert table 来添加具体的分区，才能使用
添加分区
alert table tableName add partition(ds='2016-12-16',coutry='beiJing') location='/opt/hive/beiJing/part2016-12-16' partition(ds='2016-12-17',coutry='beiJing') location='/opt/hive/beiJing/part2016-12-17'
删除分区
alert table tableName drop partitionName,partitionName1,partitionName2
例：
alert table tableName drop partition（ds='2016-12-16',coutry='beiJing'）
1）删除分区会连元数据和数据一并删除
2）在为表指定具体分区时，在创建表时必须要为表添加对应的模式，否则会抛出异常
3）分区的名称不能与表属性的名称一样
4）还可以创建多个分区，相当于多级索引的功能
在使用hsql向表中添加数据，如果hsql中的分区，在hdfs中没有，则hive会根据hsql自动新建分区（可能有的hive版本不支持自动创建分区，这里使用的是2.1.0）
insert overwrite table zhangTest partition(sexual=2) select studentid, sex,address,email from student_3 where sex=0
删除表
alert table drop tableName
删除表将会数据和元数据一起删除，如果定义了trash,那么删除的数据将会到trash/current目录下 。如果定义了外部表就只会删除元数据，不会删除数据
删除和创建视图
create view viewName [{col_name},....] as select....
目前只有hive6.0之后的版本才有这个功能,视图是只读的，不能对其进行load/insert/alert操作。
视图中有可能引用了order by 或者limit 子句，如果一个查询语句引用了这样一个视图，那么会优先查询视图中的语句，然后返回结果按照视图中的结果返回
drop vieww viewName//删除指定的视图
创建或删除函数
creeate temporary funaction fun_name as classs_name// drop temporary fun_name//
展示描述语句(显示语句可以使用正则表达式进行匹配“*”，“|”“[]”)
show tables identifier_with_wildcards
显示表或者分区扩展表
show table extended ..
显示函数
show function "a"