Hive 如何在配置单元中一次删除所有分区？

配置单元版本1.1

我有一个蜂巢外部表，如下所示：

 CREATE EXTERNAL TABLE `schedule_events`(
  `schedule_id` string COMMENT 'from deserializer',
  `service_key` string COMMENT 'from deserializer',
  `event_start_date_time` string COMMENT 'from deserializer',
  `event_id` string COMMENT 'from deserializer',
  `event_type` string COMMENT 'from deserializer',
  `transitional_key` string COMMENT 'from deserializer',
  `created_date_time` string COMMENT 'from deserializer',
  `bus_date` string COMMENT 'from deserializer')
    PARTITIONED BY (
                    `year` string,
                    `month` string,
                    `day` string)
   ROW FORMAT SERDE
   'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'
   STORED AS INPUTFORMAT
   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat'
   OUTPUTFORMAT
   'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerOutputFormat'
   LOCATION
   'hdfs://nameservice1/hadoop/raw/omega/scheduled_events'
  TBLPROPERTIES (
    'avro.schema.url'='hdfs:////hadoop/raw/omega/schema/schedule_events.avsc',
   'transient_lastDdlTime'='1505742141')

现在要删除一个特定的分区，我可以运行ALTER命令，如下所示

 ALTER TABLE schedule_events DROP IF EXISTS PARTITION  (year='2016',month='06',day='01')
 Dropped the partition year=2016/month=06/day=01

 hive> show partitions schedule_events;
 OK
 year=2017/month=09/day=01
 year=2017/month=09/day=02
 year=2017/month=09/day=03
 year=2017/month=09/day=04
 year=2017/month=09/day=05

但是这个表有很多分区

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如何一次删除所有现有分区？我想一次删除所有现有分区吗？这可能吗？

有多种选择，这里有一个：

alter table schedule_events drop if exists partition (year<>'');

alter table schedule_事件如果存在分区（年份“”），则删除；

配置单元：扩展ALTER TABLE DROP PARTITION语法以使用所有比较器

“…要从配置单元表中删除分区，此操作有效：
ALTER TABLE foo DROP PARTITION（ds='date'）
…但它也可以在日期之前删除所有分区。
ALTER TABLE foo DROP分区（ds<'date'） 此任务是为所有 比较器，<>=！=而不仅仅是for=”

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您可以使用类似的方法：

ALTER TABLE schedule_events drop if exists partition (year>'0');

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alter table schema_name.table_name drop partition（partition_column！=''）

使用spark sql：

val paritions_values = spark.sql("show partitions "+databasename+'.'+tablename)
.collect().map(f=>f(0).toString)
.toArray.mkString("partition(", "," , "\")")
.replace("," , "\") ,partition(")
.replace("=", "=\"")

spark.sql("alter table "+databasename+'.'+tablename+" drop "+paritions_values)

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尝试

altertableschedule\u如果存在分区（年份不为空），则删除事件。

@Ambrish我认为这不起作用。您的查询

ALTER TABLE schedule\u events DROP IF EXISTS PARTITION（year not null）

将检查一个分区

year not null

EXISTS，这是错误的。作为旁注，我在aws athena上尝试了这个方法，但没有成功。我在输入“alter table table_NAME drop”（服务：amazonathena；状态代码：400；错误代码：invalidrequestexception；请求id:3fe0eb78-2a17-…）时得到以下错误代码

没有可行的替代方案。

@otmezger，雅典娜与HiveAthena没有任何关系Thena只不过是引擎盖下的蜂巢，David错了。问题是（很难从错误信息中辨别出来）雅典娜坚持使用双引号而不是单引号。@BillClark-不，雅典娜是被蒙在鼓里的。很公平，尽管两者之间的差异在这里无关紧要。问题是，错误是由于使用单引号而不是双引号造成的，并且从错误消息本身来看，这一点并不明显。否则，Hive或Presto（以及Athena）的语法是相同的，如果存在分区（年份>0），则ALTER TABLE_name DROP。这个问题对我有效。谢谢