

# Uso de CTAS e INSERT INTO para evitar el límite de 100 particiones
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Athena tiene un límite de 100 particiones por consulta `CREATE TABLE AS SELECT` ([CTAS](ctas.md)). Del mismo modo, puede añadir un máximo de 100 particiones a una tabla de destino con una instrucción [INSERT INTO](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/insert-into.html).

Si supera esta limitación, es posible que reciba el mensaje de error HIVE\$1TOO\$1MANY\$1OPEN\$1PARTITIONS: Exceeded limit of 100 open writers for partitions/buckets (HIVE\$1TOO\$1MANY\$1OPEN\$1PARTITIONS: Se ha superado el límite de 100 autores abiertos para particiones/buckets). Para evitar esta limitación, puede utilizar una instrucción CTAS y una serie de instrucciones `INSERT INTO` que crean o insertan hasta 100 particiones cada una.

En el ejemplo de este tema se utiliza una base de datos llamada `tpch100` cuyos datos residen en la ubicación del bucket de Amazon S3 s3://amzn-s3-demo-bucket/.

**Para utilizar CTAS e INSERT INTO para crear una tabla de más de 100 particiones**

1. Utilice una instrucción `CREATE EXTERNAL TABLE` para crear una tabla con particiones en el campo que desee.

   La siguiente instrucción de ejemplo divide los datos mediante la columna `l_shipdate`. La tabla tiene 2525 particiones.

   ```
   CREATE EXTERNAL TABLE `tpch100.lineitem_parq_partitioned`(
     `l_orderkey` int, 
     `l_partkey` int, 
     `l_suppkey` int, 
     `l_linenumber` int, 
     `l_quantity` double, 
     `l_extendedprice` double, 
     `l_discount` double, 
     `l_tax` double, 
     `l_returnflag` string, 
     `l_linestatus` string, 
     `l_commitdate` string, 
     `l_receiptdate` string, 
     `l_shipinstruct` string, 
     `l_comment` string)
   PARTITIONED BY ( 
     `l_shipdate` string)
   ROW FORMAT SERDE 
     'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' STORED AS INPUTFORMAT 
     'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' OUTPUTFORMAT 
     'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat' LOCATION   's3://amzn-s3-demo-bucket/lineitem/'
   ```

1. Ejecute un comando `SHOW PARTITIONS <table_name>` como el siguiente para enumerar las particiones.

   ```
   SHOW PARTITIONS lineitem_parq_partitioned
   ```

   Los siguientes son resultados parciales de la muestra.

   ```
   /*
   l_shipdate=1992-01-02
   l_shipdate=1992-01-03
   l_shipdate=1992-01-04
   l_shipdate=1992-01-05
   l_shipdate=1992-01-06
   
   ...
   
   l_shipdate=1998-11-24
   l_shipdate=1998-11-25
   l_shipdate=1998-11-26
   l_shipdate=1998-11-27
   l_shipdate=1998-11-28
   l_shipdate=1998-11-29
   l_shipdate=1998-11-30
   l_shipdate=1998-12-01
   */
   ```

1. Ejecute una consulta CTAS para crear una tabla con particiones. 

   En el siguiente ejemplo se crea una tabla llamada `my_lineitem_parq_partitioned` y se utiliza la cláusula `WHERE ` para restringir la `DATE` a antes de `1992-02-01`. Dado que el conjunto de datos de muestra comienza en enero de 1992, solo se crean particiones para enero de 1992.

   ```
   CREATE table my_lineitem_parq_partitioned
   WITH (partitioned_by = ARRAY['l_shipdate']) AS
   SELECT l_orderkey,
            l_partkey,
            l_suppkey,
            l_linenumber,
            l_quantity,
            l_extendedprice,
            l_discount,
            l_tax,
            l_returnflag,
            l_linestatus,
            l_commitdate,
            l_receiptdate,
            l_shipinstruct,
            l_comment,
            l_shipdate
   FROM tpch100.lineitem_parq_partitioned
   WHERE cast(l_shipdate as timestamp) < DATE ('1992-02-01');
   ```

1. Ejecute el comando `SHOW PARTITIONS` para comprobar que la tabla contiene las particiones que desea.

   ```
   SHOW PARTITIONS my_lineitem_parq_partitioned;
   ```

   Las particiones del ejemplo son de enero de 1992.

   ```
   /*
   l_shipdate=1992-01-02
   l_shipdate=1992-01-03
   l_shipdate=1992-01-04
   l_shipdate=1992-01-05
   l_shipdate=1992-01-06
   l_shipdate=1992-01-07
   l_shipdate=1992-01-08
   l_shipdate=1992-01-09
   l_shipdate=1992-01-10
   l_shipdate=1992-01-11
   l_shipdate=1992-01-12
   l_shipdate=1992-01-13
   l_shipdate=1992-01-14
   l_shipdate=1992-01-15
   l_shipdate=1992-01-16
   l_shipdate=1992-01-17
   l_shipdate=1992-01-18
   l_shipdate=1992-01-19
   l_shipdate=1992-01-20
   l_shipdate=1992-01-21
   l_shipdate=1992-01-22
   l_shipdate=1992-01-23
   l_shipdate=1992-01-24
   l_shipdate=1992-01-25
   l_shipdate=1992-01-26
   l_shipdate=1992-01-27
   l_shipdate=1992-01-28
   l_shipdate=1992-01-29
   l_shipdate=1992-01-30
   l_shipdate=1992-01-31
   */
   ```

1. Utilice una instrucción `INSERT INTO` para añadir particiones a la tabla. 

   En el siguiente ejemplo se añaden particiones para las fechas del mes de febrero de 1992.

   ```
   INSERT INTO my_lineitem_parq_partitioned
   SELECT l_orderkey,
            l_partkey,
            l_suppkey,
            l_linenumber,
            l_quantity,
            l_extendedprice,
            l_discount,
            l_tax,
            l_returnflag,
            l_linestatus,
            l_commitdate,
            l_receiptdate,
            l_shipinstruct,
            l_comment,
            l_shipdate
   FROM tpch100.lineitem_parq_partitioned
   WHERE cast(l_shipdate as timestamp) >= DATE ('1992-02-01')
   AND cast(l_shipdate as timestamp) < DATE ('1992-03-01');
   ```

1. Vuelva a ejecutar `SHOW PARTITIONS`.

   ```
   SHOW PARTITIONS my_lineitem_parq_partitioned;
   ```

   La tabla de muestra tiene ahora particiones tanto de enero como de febrero de 1992.

   ```
   /*
   l_shipdate=1992-01-02
   l_shipdate=1992-01-03
   l_shipdate=1992-01-04
   l_shipdate=1992-01-05
   l_shipdate=1992-01-06
   
   ...
   
   l_shipdate=1992-02-20
   l_shipdate=1992-02-21
   l_shipdate=1992-02-22
   l_shipdate=1992-02-23
   l_shipdate=1992-02-24
   l_shipdate=1992-02-25
   l_shipdate=1992-02-26
   l_shipdate=1992-02-27
   l_shipdate=1992-02-28
   l_shipdate=1992-02-29
   */
   ```

1. Siga utilizando instrucciones `INSERT INTO` que lean y no agreguen más de 100 particiones cada una. Continúe hasta que alcance el número de particiones necesario.
**importante**  
Al establecer la condición `WHERE`, asegúrese de que las consultas no se superpongan. De lo contrario, algunas particiones podrían tener datos duplicados.