hive分区是对hive表的一种组织形式，可以加快查询，是一种对表进行粗略划分的机制，使用分区时，在表目录下会有相应的子目录，当查询时若添加了分区谓词，该查询会定位到相应的字目录下进行查询，避免了全表扫描，比如日志文件分析，将日志按天存储。分区并不会影响大范围的查询。
外部表也可以分区，具有良好的灵活性，例如：
这种灵活性的一个有趣的优点是我们可以使用像Amazon S3这样的廉价的存储设备存储旧的数据，同时保存较新的更加“有趣的”数据到HDFS中。例如，每天我们可以使用如下的处理过程将一个月前的旧数据转移到S3中。
1.将分区下的数据拷贝到S3中。例如，用户可以使用hadoop distcp命令：
hadoop distcp /data/log_messages/2011/12/02 s3n: //ourbucket//logs/2011/12/02
2.修改表，将分区路径指向到S3路径：
ALTER TABLE log_messages PARTITION(year = 2011, month = 12, day = 2)
SET LOCATION 's3n://ourbucket/logs/2011/01/02';
3.使用 hadoop fs -rmr 命令删除HDFS中的这个分区数据：
hadoop fs -rmr /data/log_messages/2011/01/02