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…

在SQL Server中,对超级大表做数据归档,使用select和delete命令是十分耗费CPU时间和Disk空间的,SQL Server必须记录相应数量的事务日志,而使用switch操作归档分区表的老数据,十分高效,switch操作不会移动数据,只是做元数据的置换,因此,执行分区切换操作的时间是非常短暂的,几乎是瞬间完成,但是,在做分区切换时,源表和靶表必须满足一定的条件: 表的结构相同:列的数据类型,可空性(nullability)相同: 索引结构必须相同:索引键的结构,聚集性,唯一性,列…

1.磁盘基础知识 1.1 物理结构 硬盘的物理结构一般由磁头与碟片.电动机.主控芯片与排线等部件组成:当主电动机带动碟片旋转时,副电动机带动一组(磁头)到相对应的碟片上并确定读取正面还是反面的碟面,磁头悬浮在碟面上画出一个与碟片同心的圆形轨道(磁轨或称柱面),这时由磁头的磁感线圈感应碟面上的磁性与使用硬盘厂商指定的读取时间或数据间隔定位扇区,从而得到该扇区的数据内容.所有的盘片都固定在一个旋转轴上,这个轴即盘片主轴.而所有盘片之间是绝对平行的,在每个盘片的存储面上都有一个磁头,磁头与盘片之间的距…

2014-06-20 Created By BaoXinjian…

kafka partition(分区)与 group   一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 新版kafka…

在CAP理论中, 对partition tolerance分区容错性的解释一般指的是分布式网络中部分网络不可用时, 系统依然正常对外提供服务, 而传统的系统设计中往往将这个放在最后一位. 这篇文章对这个此进行了分析和重新定义, 并说明了在不同规模分布式系统中的重要性. The ‘CAP’ theorem is a hot topic in the design of distributed data storage systems. However, it’s often widely misu…

分区并不影响Linq,sql查询 在MSSQL中,选中目标表,右键-存储-创建分区 根据提示完成分区,存储成sql 这里展示如何根据Id的数据范围分区 在执行前,可能需要设置日志文件大小为"无限制",否则执行过程中可能出现事务日志已满,原因为"LOG_BACKUP"的报错 --其实就是写个生成字符串列表(数据范围)的函数 --这里将数据以500000为一组分区,一直分到50000000条,50000000之后的数据则在一个区内 DECLARE @fenqu nvar…

各位看官,今天我们来讨论下再Hive中的动态分区和混合分区方面的一些知识点以及相关的一些问题. 前面我们已经讲过管理表和外部表的一般分区的一些知识点,对于需要对表创建很多的分区,那么用户就需要些很多的SQL代码,举例: 比如我创建了一张分区表emp,需要 将分区表employees中的某些区数据按分区导入到表emp中,如果我需要导入的分区有上百个,那么就需要写上百个INSERT ...SELECT ...语句.如下: FROM jimdb.employeesINSERT OVERWRITE TA…

Hive 分区介绍: hive中简单介绍分区表(partition table),含动态分区(dynamic partition)与静态分区(static partition) hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等). 分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 分区改变了HIVE 对数据存储的组织方式,hive 会创建反应分区结构的子目录,就是那些实际的目录名称. 对数据…

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…