删除，和变动的数据，hive分区要怎么处理呢？

对于Hive中的分区数据管理和处理变动数据，你可以采取以下几种策略：

1. 删除分区数据：

   • 删除特定分区数据的操作是通过ALTER TABLE命令完成的，指定要删除的分区键值对：

   ALTER TABLE your_table DROP IF EXISTS PARTITION (dt='2023-01-01', hr='00');
   

   这样会删除对应于日期2023-01-01和小时00的分区数据。

2. 处理数据变动：

   • 如果你的业务数据会在原有分区上发生变动（如更新或删除），Hive并不直接支持在分区内部修改数据，但你可以采用以下方法：
     • 覆盖插入（Overwrite Insert）：如果你想更新某个分区的数据，可以重新加载整个分区的数据，从而达到更新效果。这通常用于增量加载的情况，先删除旧分区数据，再插入新数据。
     • 合并分区（Merge or Compaction）：对于小范围的更新，可以考虑使用Apache Hive的ACID特性（仅在支持ACID事务的Hive版本中可用）。ACID表允许进行更细粒度的更新和删除操作，但这会带来额外的开销和管理复杂性。
     • 外部处理：如果数据源可更新，可在数据写入Hive之前，在外部系统中处理数据变动，然后再重新加载至Hive表的相应分区。

3. 持续变化的分区：

   • 对于没有固定截止日期并且数据持续增长的业务场景，Hive动态分区功能非常适合。每次新数据到达时，基于数据自身的日期或其他维度字段创建新的分区。即使未来日期未知，只要数据带有表示时间戳或者其他连续分区依据的字段，就可以继续划分新的分区。

总的来说，虽然Hive不是实时更新系统，但它非常适用于大数据批处理场景，可以灵活地根据数据的时间属性或其他分类标准进行分区，并通过重写或者追加的方式来适应数据的变化。对于数据的删除需求，只需明确指定分区即可实现删除该分区下的所有数据。

即使业务数据会变动且没有一个截止日期，仍然可以采用分区策略来管理Hive中的数据。在Hive中，可以使用动态分区或者静态分区来处理这种情况。

动态分区可以根据实际数据的情况，将数据自动分配到不同的分区中，无需手动指定分区的范围。例如，可以根据时间字段将数据动态地分配到不同的月份或季度分区中。这样可以方便地对数据进行查询和管理，同时提高查询效率。

对于没有截止日期的业务数据，可以选择一个适当的日期范围作为分区的依据。例如，可以选择最近一年的数据作为当前分区，将更早的数据作为历史分区。这样既可以方便地对当前数据进行查询和管理，也可以保留历史数据供后续分析。

总之，分区是一种有效的数据管理策略，可以根据实际情况选择适当的分区方式来处理不断变动的业务数据。