Hive动态分区适用于以下场景：
- 数据量巨大：当表的数据量非常大时，静态分区可能会导致分区数量过多，从而增加管理开销和查询性能下降。动态分区可以根据数据量自动调整分区数量，避免过度分区，提高查询效率。
- 数据分布不均匀：在某些场景下，数据在表中的分布可能非常不均匀，导致某些分区的数据量远大于其他分区。动态分区可以根据数据的实际分布情况自动调整分区大小，使得数据在各个分区之间更加均衡，提高查询性能。
- 数据访问模式不稳定：如果数据的访问模式不稳定，例如某些时间段内访问量突然增加或减少，静态分区可能无法适应这种变化。动态分区可以根据数据的访问情况动态调整分区数量，更好地适应数据访问模式的变化。
- 业务需求变化：在某些场景下，业务需求可能会发生变化，例如需要根据不同的时间粒度查询数据。动态分区可以根据业务需求的变化灵活调整分区策略，满足不同的查询需求。
需要注意的是，虽然动态分区具有很多优点，但也存在一些缺点，例如会增加元数据管理的开销、可能会导致数据倾斜等问题。因此，在使用动态分区时，需要综合考虑其优缺点以及具体的应用场景。