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…

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.…

一.基本操作 1.DDL 官网的DDL语法教程:点击查看 建表语句 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, c…

二.Hive分桶 1.创建分桶表 create table t_buck (id string ,name string) clustered by (id) //根据id分桶 sorted by (id) //根据id排序 buckets //分为4个桶 row format delimited fields terminated by ','; 向创建的分桶表中插入数据需要是已分桶且排序的.通常是将其他表查询的结果插入桶中才会执行分桶操作.分桶的原理和分区原理差不多,类似HashPartit…

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…

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.…

游戏全区全服和分区分服  QQ斗地主的设计 https://cloud.tencent.com/community/article/164816001481011910?fromSource=gwzcw.59769.59769.59769 https://cloud.tencent.com/community/article/164816001481011911 QQGame防专线中断系统介绍 先说说背景 QQGame是一个全区全服的休闲类游戏平台和社区,主逻辑服务器部署在四大IDC,核心DB全…

分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中.把一张表的数据分成N多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,数据库不同实现方式有所不同. 与分表不同,一张大表进行分区后,他还是一张表,不会变成二张表,但是他存放数据的区块变多了.分区的概念,我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈,想提高磁盘的读写能力,来增加数据库的性能. 分区实现是比较简单的,建立分区表,根建平常的表没什么区别,并且对开发代码端来说是透明. postgresql10以上的自动分区分表功能: 1.首先创…

数据库单表数据量太大可能会导致数据库的查询速度大大下降(感觉都是千万级以上的数据表了),可以采取分区分表将大表分为小表解决(当然这只是其中一种方法),比如数据按月.按年分表,最后可以使用视图将小表重新并为总的虚拟表,其实并不影响上层程序的使用(程序也许都不知道分表了). 主要步骤: 1.新建文件组,将数据表文件保存路径指向相应文件组(应将文件组和文件放入不同的磁盘中,甚至不同服务器形成分布式数据库,因为数据的读取瓶颈很大程度在于磁盘的的读写速度,多个磁盘存放一个表可以负载均衡) 2.设置分区函数…

目录 mysql 的备份和恢复 mysql 的分区分表 mysql 的主从复制读写分离 mysql 的备份和恢复 创建备份管理员 创建备份管理员,并授予管理员相应的权限 备份所需权限:select,reload,lock tables,replication client,show view,event,process # 创建管理员 create user 'backup'@'localhost' identified by '123456'; # 给管理员授权 grant select,re…

1.简介 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进行存储.对于hive中每一个表,分区都可以进一步进行分桶.由列的哈希值除以桶的个数来决定数据划分到哪个桶里. 2.适用场景 1.数据抽样[sampling] 2.map-join 3.开启支持分桶 配置;set hive.enforce.bucketing=true; 默认值:false 设置为true后,mapreduce运行时会根据bucket的个数自动分配reduce task个数 注意:首次作业产生的桶[文件个数]和redu…

创建分桶的表 create table t_buck(id int ,name string) clustered by (id ) sorted by (id) into 4 buckets  ; 分桶表的数据不是直接导入(load)的,是从其他表里面查出来插入的 ,插入时会在语句中加入约束的语句. hive的存储格式介绍 hive表的存储格式; ORC格式的使用 hive 的DML操作 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Lang…

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…

1.分桶的概述 分区提供了一个隔离数据和优化查询的遍历方式.不是所有的数据集都可形成合力的分区 对于一张表或者分区,hive可以进一步组织成桶,也就是更为细粒度的数据范围 分区针对的是数据的存储路径(分文件夹) 分桶针对的是数据文件 2.创建分桶表,数据通过子查询的方式导入 (1)创建一个普通表 create table stu(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t'; (2)向普通表中导入数据 lo…

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…

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…

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…

为毛要分表和分区,,,,所有数据库的通病,文件越大,性能越低...那问题就来了.数据越多文件越大...无解?哎,所以说知道 为毛要分区了吧!那分表又是毛线?分表就是把一张表拆分成若干表,,,根据情况常见2种方式,一种是横向(水平分表),不断复制完全一样的表,一种是纵向(垂直分表) 按列拆分成若干个表. 那分区又是毛线?说白了就是mysql帮咱们分表,储存到不同的位置(自定义)别扯了,说重点吧!好.分表水平分表 完全相同的数据结构来复制表,比如 user1 user2 user3 都有相同的数据结…

一:分区/分表 为了什么? - 当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,需要处理大量数据,所以需要把数据分散存储. - 常用 "水平" 切分 二:MySQL常见的水平切分方案有哪些? - 分库分表 - 分区表 三:分库分表? - 把一个很大的库(表)的数据分到几个库(表)中,每个库(表)的结构都相同,但他们可以分布在不同的MySQL实例,甚至不同的物理机器上,以达到降低单库(表)数据量,提高读写性能的目的. - 分库分表往往是业务层实施的,分库分表后,往往需要升级系统:…

http://blog.csdn.net/lgb934/article/details/8662956 http://www.2cto.com/database/201503/380348.html 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子表可以分布在同一块磁盘上,也可以在不同的机器上.app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名,然后去操作它 什么…

(1) 表空间及分区表的概念表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间.分区表:        当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个“表空间”(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表而只是从当前的分区查到所要的数据大大提高了数据查询的速度.  (2).表分区的具体作用Oracl…

为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕.分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 什么是分表? 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子表可以分布在…

分表: 分表分为水平分表和垂直分表. 水平分表原理: 分表策略通常是用户ID取模,如果不是整数,可以首先将其进行hash获取到整. 水平分表遇到的问题: 1. 跨表直接连接查询无法进行 2. 我们需要统计数据的时候 3. 如果数据持续增长,达到现有分表的瓶颈,需要增加分表,此时会出现数据重新排列的情况 解决方案建议: 1. 第1,2点可以通过增加汇总的冗余表,虽然数据量很大,但是可以用于后台统计或者查询时效性比较底的情况,而且我们可以提前算好某个时间点或者时间段的数据 2. 第3点解决建议: 1…

大数据-分表分区分库问题集:1.分表时两张表的数据都一样么?如果一样,只是降低了表的访问量,但是如果数据多了还是没有提高查询的效率答:分表是对一张表中的数据按照某种规则进行拆分到三张表中,三张表的所有数据才是完整的数据2.如果是分库,分表联合使用,那么一个库进行读,一个库进行写,那么数据时怎么保持一致呢为什么要进行数据库数据表的分离:一个数据库,一张表,随着时间的推移,客户量的增多,一张表的数据量就很容易的提高一个甚至更多的量级,那么我们进行修改和查询就很费时,所以需要对数据进行切分操作.分区…

(一).桶的概念: 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶(没有分区能分桶吗?),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. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由:(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…

1.概述 在存储业务数据的时候,随着业务的增长,Hive 表存储在 HDFS 的上的数据会随时间的增加而增加,而以 Text 文本格式存储在 HDFS 上,所消耗的容量资源巨大.那么,我们需要有一种方式来减少容量的成本.而在 Hive 中,有一种 ORC 文件格式可以极大的减少存储的容量成本.今天,笔者就为大家分享如何实现流式数据追加到 Hive ORC 表中. 2.内容 2.1 ORC 这里,我们首先需要知道 Hive 的 ORC 是什么.在此之前,Hive 中存在一种 RC 文件,而 ORC…

设置属性: //设置本地执行作set hive.exec.mode.local.auto=true; //设置动态分区 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict; //设置reduce task数量set mapred.reduce.tasks=2; //对mapjoin优化设置set hive.auto.convert.join=true; 创建表: //创建内部表cr…

hive: 基于hadoop,数据仓库软件,用作OLAP OLAP:online analyze process 在线分析处理OLTP:online transaction process 在线事务处理 事务: ACID A:atomic 原子性 C: consistent 一致性 I:isolation 隔离性 D: durability 持久性 1读未提交 脏读 //事务一写入数据,事务二进行读取,事务一进行回滚2读已提交 不可重复读 //事务一写入数据并提交,事务二读取,事务一进行upda…

数仓特征:面向主题,集成,非易失的,时变.数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,不是所谓的"大型数据库".   数据库与数据仓库的区别(OLTP 与 OLAP 的区别) 操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询.修改.用户较为关心操作的响应时间.数据的安全性.完整性和并发支持的用户数等问…