HIVE-分桶表的详解和创建实例】的更多相关文章

我们学习一下分桶表,其实分区和分桶这两个概念对于初学者来说是比较难理解的.但对于理解了的人来说,发现又是如此简单. 我们先建立一个分桶表,并尝试直接上传一个数据 buckets row format delimited fields terminated by ','; set hive.enforce.bucketing = true;强制分桶. load data local inpath '/home/hadoop/hivedata/students.txt' overwrite into…
为什么分桶 (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.那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量. (2)提升采样(sampling)效率: 什么时候分桶 需要Map-side join 和 sampl…
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…
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,…
一.ACID介绍 ACID就是常见数据库事务的四大特性:Atomicity(原子性).Consistency(一致性).Isolation(隔离性).Durability(持久性). 在Hive 0.13之前,Hive支持分区级别上原子性.一致性.持久性,隔离性可以通过hive提供的锁机制来实现(通过zookeeper锁或者内存锁来锁住一个分区的数据).从Hive 0.13开始,Hive可以支持行级别上面的ACID语义了.因此我们可以在有其他程序读取一个分区数据时往这个分区插入新的数据. 二.使…
在 hive 中分区表是很常用的,分桶表可能没那么常用,本文主讲分区表. 概念 分区表 在 hive 中,表是可以分区的,hive 表的每个区其实是对应 hdfs 上的一个文件夹: 可以通过多层文件夹的方式创建多层分区: 通过文件夹把数据分开 分桶表 分桶表中的每个桶对应 hdfs 上的一个文件: 通过文件把数据分开 在查询时可以通过 where 指定分区(分桶),提高查询效率 分区表基本操作 1. 创建分区表 partitoned by 指定分区,后面加 分区字段 和 分区字段类型,可以加多个…