对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中.所谓Hive中的分桶,实际就是指的MapReduce中的分区.根据Reduce的数量,分成不同个数的文件. 我们先准备我们将使用的分桶表的数据. 1,jack,2016/11/11 2,michael,2016/11/12 3,summer,2016/11/13 4,spring…

转自:https://blog.csdn.net/csdnliuxin123524/article/details/81052974 桶表(bucket table): 原理: 分区表是按照经常查询的字段做不同的分区,查询时就可以按分区进行查了.这样可以减小全局扫描提高查询的速度.分区表的缺陷就是选定了分区字段之后,结果会造成数据偏差特别大,有的分区数据特别大,有的分区数据特别小,这个时候作业的整个查询时间就受制于分区中数据特别大的那个分区,对整个作业的运行效率是不好的. 桶表和分区表的区别在于…

创建桶表,提高查询速度, 下免.tom'jerry'scott如果他们经过hash计算,得到的hash值一样,则放到桶一个表中. 创建桶表 指明桶的分桶条件,以sname分桶;分为5个桶…

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表 内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区…

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建…

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u…

桶表也是一种用于优化查询而设计的表类型.创建通表时,指定桶的个数.分桶的依据字段,hive就可以自动将数据分桶存储.查询时只需要遍历一个桶里的数据,或者遍历部分桶,这样就提高了查询效率 ------创建订单表create table user_leads(leads_id string,user_id string,user_id string,user_phone string,user_name string,create_time string)clustered by (user_id)…

1.创建分区表 hive> create table weather_list(year int,data int) partitioned by (createtime string,area string) row format delimited fields terminated by ","; 修改表: hive> alter table weather_list change data new_data int; hive> alter table wea…

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置reduce的个数 set mapreduce.job.reduces=3; 创建桶表 create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row…

一.分区表 1.1 概念 Hive中的表对应为HDFS上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为HDFS上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的where字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并Hive独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的Oracle数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,这时也可以对表进行分区…