Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参考…

SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题,分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想.在聊 SMB Join 之前,我们还是先复习下相关的基础概念. 1.Hive 分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或…

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参…

hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除) 分区: 静态创建分区: 1. 数据: john doe 10000.0 mary smith 8000.0 todd jones 7000.0 boss man 20000.0 freed finance 15000.0 stacy saber 4000.0 建表+添加一个数据 create table if not exists employees( name string, money float) row format delimited f…

分区 & 分桶 都是把数据划分成块.分区是粗粒度的划分,桶是细粒度的划分,这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率. 分区之后,分区列都成了文件目录,从而查询时定位到文件目录,子数据集而提高查询效率. 桶 创建: create table zyy_table (id int,name string) clustered by (id) into 4 buckets; clustered by (...) into (...)  buckets  声明分桶列和桶的个数. hive会计算记…

不多说,直接上干货!  Hive还可以把表或分区,组织成桶.将表或分区组织成桶有以下几个目的: 第一个目的是为看取样更高效,因为在处理大规模的数据集时,在开发.测试阶段将所有的数据全部处理一遍可能不太现实,这时取样就必不可少. 第二个目的是为了获得更好的查询处理效率.      桶为了表提供了额外的结构,Hive在处理某些查询时利用这个结构,能给有效地提高查询效率.      桶是通过对指定列进行哈希计算来实现的,通过哈希值将一个列名下的数据切分为一组桶,并使每个桶对应于该列名下的一个存储文件.…

目录 1.分区 1.1.静态分区 1.1.1.一个分区 1.1.2.多个分区 1.2.动态分区 2.分桶 1.分区 如果一个表中数据很多,我们查询时就很慢,耗费大量时间,如果要查询其中部分数据该怎么办呢,这时我们引入分区的概念. Hive 中的分区表分为两种:静态分区和动态分区. 1.1.静态分区 可以根据 PARTITIONED BY 创建分区表. 一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 一个分区:表目录下只有一级目录. 多个分区:表目录下是多级目录.…

[分桶概述] Hive表分区的实质是分目录(将超大表的数据按指定标准细分到指定目录),且分区的字段不属于Hive表中存在的字段:分桶的实质是分文件(将超大文件的数据按指定标准细分到分桶文件),且分桶的字段必须在Hive表中存在.   分桶的意义在于: 可以提高多表join的效率(因为通过分桶已经将超大数据集提取出来了.假如原数据被分了4个桶,此时2表join的时候只需要读取符合条件的一个分桶,则理论上效率可提升4倍) 加速数据抽样的效率(理由同上,只需要按照指定规则抽取指定分桶的数据即可,不需要…

Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不同. 传统数据库的分区方式:就oracle而言,分区独立存在于段里,里面存储真实的数据,在数据进行插入的时候自动分配分区. Hive的分区方式:由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象,Hive的一个分区名对应一个目录名,子分区名就是子目录名,并不是一个实际字段. 所以可以这样理解,当我们在插入数据的时候指定分区,其实就是新建一个目录或者子目录,或者在原有的目录上添加数据文件. Hive分区的创建 Hive分区是在创建表的时候用Partitioned b…

HIVE小结 HIVE基本语法 HIVE和Mysql十分类似 建表规则 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name,…

​ 文末查看关键字,回复赠书 一.理论基础 1.Hive分区背景 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.Hive分区实质 因为Hive实际是存储在HDFS上的抽象,Hive的一个分区名对应hdfs的一个目录名,并不是一个实际字段. 3.Hive分区的意义 辅助查询,缩小查询范围,加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行查询,更方便数据管理. 4.常见的分区技术…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h…

简单的word-count操作: [root@master test-map]# head -10 The_Man_of_Property.txt    #先看看数据Preface“The Forsyte Saga” was the title originally destined for that part of it which is called “The Man of Property”; and to adopt it for the collected chronicles of…

前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器. *). 分区(静态.动态) Hive没有索引, 查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.倘若只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指…

hive中有桶的概念,对于每一个表或者分区,可以进一步组织成桶,说白点,就是更细粒度的数据范围.hive采用列值哈希,然后除以桶的个数以求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中.使用桶的好处:1.获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比如JOIN操作.对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作.那么将…

Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释. 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G.几十G甚至更大都是有可能.存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期.在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分.把每一…

套话之分桶的定义: 分桶表是对列值取哈希值的方式,将不同数据放到不同文件中存储.对于 hive 中每一个表.分区都可以进一步进行分桶. 列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中.(网上其它定义更详细,有点绕,结合后面实例) 适用场景:数据抽样( sampling ).map-join 干货之分桶怎么分: 1.开启支持分桶 set hive.enforce.bucketing=true;默认:false:设置为 true 之后,mr 运行时会根据 bucket 的个数自动分配 reduc…

套话之分桶的定义: 分桶表是对列值取哈希值的方式,将不同数据放到不同文件中存储.对于 hive 中每一个表.分区都可以进一步进行分桶. 列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中.(网上其它定义更详细,有点绕,结合后面实例) 适用场景:数据抽样( sampling ).map-join 干货之分桶怎么分: 1.开启支持分桶 set hive.enforce.bucketing=true;默认:false:设置为 true 之后,mr 运行时会根据 bucket 的个数自动分配 reduc…

原文链接: https://www.toutiao.com/i6766897068138037763/?group_id=6766897068138037763 我们看官网文档中这个地方 我们先创建好数据库,以供练习 使用数据库 我们创建数据表 我们创建分区表,选取的字段不能是表中存在的字段 元数据信息 Formatted信息 那我们加载信息 load data local inpath '/data/hivetest/dept.txt' into table dept_partition pa…

写了一条hive sql ,其中条件中存在 dt>=20150101 and dt<=20150228 这样的条件,原来执行没问题,今天就抛出 FAILED: Hive Internal Error: java.lang.NullPointerException(null)java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hive.ql.optimizer.pcr.PcrExprProcFactory.opAnd(PcrExprProcFa…

网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,转载了:一.背景1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间.3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构.二.技术细节1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表…

分区是hive存放数据的一种方式.将列值作为目录来存放数据,就是一个分区.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和静态分区两种 动态分区 1)不显示的给出分区名,根据列的取值自动建立对应分区(多少种取值,多少种分区),所以需要限制最大分区数: SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10…

注意:必须在表定义时指定对应的partition字段. 一.指定分区 1.单分区 建表语句:create table day_table(id int, content string) partitioned by (dt string); 单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分. 2.双分区 建表语句:create table day_hour_table(id int,content string) partitioned by (dt str…

最近在使用Hive的过程中,在备份数据时,经常会使用cp或mv命令来拷贝数据,将数据拷贝到我们新建备份表的目录下面,如果不是分区表,则上面的操作之后,新建的备份表可以正常使用,但是如果是分区表的,一般都是使用alter table add partition命令将分区信息添加到新建的表中,每添加一条分区信息就执行一个alter table add partition命令,如果分区数量少还好办,但是遇到分区数量多的情况,特别是分区数量大于50的情况,如果还是使用alter命令添加分区,那是一件耗时…

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变…

一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.技术细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.表和列名不区分大小写. 3.分区是以…

网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,所以转载了.原文https://blog.csdn.net/akon_vm/article/details/37832511 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数part…

先解释下,由于历史原因导致hive中的看到分区比hdfs中的文件夹不匹配,存在hive中分区数有,实际hdfs中无此文件夹. spark中通过sparkSQL读取hive中的该表时,将会出现异常. 解决方案: 1. 检查该表是否是外部表,如果不是,将属性修改为外部表属性. 这里修改为外部表,目的是在删除分区时,不会将已有的数据删除.必要时,先做好备份处理. alter table tablename set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE'); 2. 删除异常分区…

一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.技术细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.表和列名不区分大小写. 3.分区是以…

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