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

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

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

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.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.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,

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

简单的word-count操作: [root@master test-map]# head -10 The_Man_of_Property.txt    #先看看数据Preface“The Forsyte Saga” was the title originally destined for that part of it which is called “The Man of Property”; and to adopt it for the collected chronicles of

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

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

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

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

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 什么是分桶 上一篇说到了分区,分区中的数据可以被进一步拆分成桶,bucket.不同于分区对列直接进行拆分,桶往往使用列的哈希值进行数据采样.在分区数量过于庞大以至于可能导致文件系统崩溃时,建议使用桶. hive使用对分桶所用的值进行hash,并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶,保证了每个桶中都有数据,但每个桶中的数据条数不一定相等. 2 如何分桶 首先,在建立桶之前,需要设置hive.enforce.bucketing属性为true,使得hive能识别桶. 然后,创建带有桶的

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.Clustered By 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

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

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

[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