进行数据分区将会极大的提高数据查询的效率，尤其是对于当下大数据的运用，是一门不可或缺的知识。那么数据怎么创建分区呢？数据怎样加载到分区呢？
- Impala/Hive按State分区Accounts
（1）示例：accounts是非分区表
通过以上方式创建的话，数据就存放在accounts目录里面。那么，如果Loudacre大部分对customer表的分析是按state来完成的？比如：
这种情况下如果数据量很大，为了避免全表扫描的发生，我们可以去创建分区。如果不创建分区的话，它会默认所有查询不得不扫描目录的所有文件。创建分区按state将数据存储到不同的子目录，当按照“NY”的条件进行查询的时候，它只会扫描到子目录，下面我具体来看一下分区创建。
二、分区创建
（1）使用PARTITIONED BY来创建分区表
在这里注意state是被删除掉的，因为它作为分区字段，我们知道分区数据是不会出现在实际的文件当中的，所以state作为分区字段是不会出现在列当中的。换句话说，分区键就是一个虚列，它是不会存在列当中的。那么，如何去查看我们分区的列呢？它会出现在我们的结构当中吗？会的。
三、查看分区列
使用DESCRIBE显示分区列，它会出现在结构最后一列，它是一个虚列，并不是真实在数据中存在的列。
我们创建单个分区，但有时候会有嵌套分区，如何来处理呢？
四、创建嵌套分区：
创建好了分区，我们怎么加载数据到分区呢？有两种方式动态分区和静态分区。动态分区是指Impala/Hive在加载的时候自动添加新的分区，数据基于列值存储到正确的分区（子目录）。而静态分区需要我们通过ADD PARTITION提前去定义分区的名称，当加载数据的时候，指定存储数据到哪个分区。那么动态分区和静态分区各有什么特征呢？后续为大家接着分享。
对于大数据，我们应该积极主动的去迎合和学习，因为它没有成熟的体系，还在发展上升，只有不断学习提升才可以赶上发展的步伐。建议在平时大家多学习交流，我在平常喜欢关注“大数据cn”这个微信公众号，对于我个人而言，很不错，推荐围观。