数据划分Partition

OSS数据存储具有高可靠、低成本的特点，是海量数据存储的最佳选择之一，尤其适用于半结构化的日志存储，并可以结合E-MapReduce（使用Hive、Impala等计算引擎）通过schema-on-read方式加载数据做查询分析。

日志作为一种时间序列（time-series）数据，指定年、月、日进行分析是一种常见做法。例如使用Hive来分析OSS上的日志：

如果没有Partition，计算需要扫描整表（对应于OSS bucket前缀目录下的所有文件）
如果用时间设置了Partition，只需要加载指定OSS日期目录下的Object即可

对于大部分的日志分析而言，OSS上的日志通过Partition方式来存储，通过减少计算引擎需要扫描的数据规模可以得到三个好处：

缩短了数据分析的延时
免去计算引擎处理额外数据产生的开销

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