Hive中的主键实际上是通过分区来实现的
数据分布：通过将具有相同主键值的数据存储在同一个分区中，可以确保数据在集群中均匀分布。这有助于提高查询性能，因为查询只需要扫描相关的分区，而不是整个数据集。
数据排序：主键分区可以确保数据在物理存储上按照主键值的顺序排列。这有助于提高查询性能，因为Hive可以利用这种有序性来执行更高效的查询操作，例如范围查询和排序。
并行处理：通过将数据分成多个分区，可以利用集群中的多个节点并行处理数据。这有助于提高查询性能，因为多个节点可以同时处理不同的分区，从而减少查询所需的时间。
数据冗余和一致性：主键分区可以确保数据在集群中的冗余和一致性。由于具有相同主键值的数据存储在同一个分区中，因此在发生故障时，可以从其他副本中恢复丢失的数据。此外，主键分区还可以确保在插入新数据时，只有与现有数据具有相同主键值的新数据才会被添加到相应的分区中，从而保持数据的一致性。
总之，Hive中的主键通过分区实现数据分布、排序、并行处理和冗余一致性等方面的优化，从而提高查询性能和数据可靠性。在设计Hive表时，合理选择主键和分区策略对于优化性能和保证数据质量至关重要。
