欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第五篇,前文学习了分区表,很容易发现分区表的问题: 分区字段

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

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. 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 (Map-side join)高效的实现.比

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

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

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. 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 (Map-side join)高效的实现.比

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,

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

Hive动态分区和分桶 1.Hive动态分区 1.hive的动态分区介绍 ​ hive的静态分区需要用户在插入数据的时候必须手动指定hive的分区字段值,但是这样的话会导致用户的操作复杂度提高,而且在使用的时候会导致数据只能插入到某一个指定分区,无法让数据散列分布,因此更好的方式是当数据在进行插入的时候,根据数据的某一个字段或某几个字段值动态的将数据插入到不同的目录中,此时,引入动态分区. 2.hive的动态分区配置 --hive设置hive动态分区开启 set hive.exec.dynami

Hive sql是Hive 用户使用Hive的主要工具.Hive SQL是类似于ANSI SQL标准的SQL语言,但是两者有不完全相同.Hive SQL和Mysql的SQL方言最为接近,但是两者之间也存在着显著的差异,比如Hive不支持行级数据的插入.更新和删除,也不支持事务操作. 注: HIVE 2.*版本之后开始支持事务功能,以及对单条数据的插入更新等操作 Hive的相关概念 Hive数据库 Hive中的数据库从本质上来说仅仅就是一个目录或者命名空间,但是对于具有很多用户和组的集群来说,这个

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,

[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

目录 一.分区表 1.本质 2.创建分区表 3.加载数据到分区表 4.查看分区 5.增加分区 6.删除分区 7.二级分区 8.分区表和元数据对应得三种方式 9.动态分区 二.分桶表 1.创建分桶表 2.查看分桶表信息 3.开启分桶表 4.导入数据到分桶表 5.查询分桶表 分桶规则 一.分区表 1.本质 hive存在问题:hive里面没有索引机制,每次查询的时候,hive会暴力扫描整张表:而分区表的本质就是分目录,按照业务需求,把数据分成多个目录存储,然后查询的时候就可以通过where条件指定对应

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

今天讲讲分区表和分桶表,前面的文章还没看的可以点击链接: hive从入门到放弃(一)--初识hive hive从入门到放弃(二)--DDL数据定义 hive从入门到放弃(三)--DML数据操作 分区 分区可以提高查询效率,实际上 hive 的一个分区就是 HDFS 上的一个目录,目录里放着属于该分区的数据文件. 分区的基本操作 创建分区表 create table partition_table( col1 int, col2 string ) partitioned by (part_col

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

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

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)

编写hadoop任务经常需要用到partition和排序.这里记录一下几个参数. 1. 概念 Partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里,因而partitioner就是分桶器,一般用平台默认的hash分桶也可以自己指定.Key:是需要排序的字段,相同分桶&&相同key的行排序到一起. 2. 参数设置 在streaming模式默认中, hadoop会把map输出的一行中遇到的第一个设定的字段分隔符前面的部分作为key,后面的作为value,