hdfs 查看hive桶表的样例数据

2024-09-08

hadoop笔记之Hive的数据存储(桶表)

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建

hive桶表好处

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.所谓Hive中的分桶,实际就是指的MapReduce中的分区.根据Reduce的数量,分成不同个数的文件. 我们先准备我们将使用的分桶表的数据. 1,jack,2016/11/11 2,michael,2016/11/12 3,summer,2016/11/13 4,spring

hive 桶表

转自:https://blog.csdn.net/csdnliuxin123524/article/details/81052974 桶表(bucket table): 原理: 分区表是按照经常查询的字段做不同的分区,查询时就可以按分区进行查了.这样可以减小全局扫描提高查询的速度.分区表的缺陷就是选定了分区字段之后,结果会造成数据偏差特别大,有的分区数据特别大,有的分区数据特别小,这个时候作业的整个查询时间就受制于分区中数据特别大的那个分区,对整个作业的运行效率是不好的. 桶表和分区表的区别在于

hive桶表

创建桶表,提高查询速度, 下免.tom'jerry'scott如果他们经过hash计算,得到的hash值一样,则放到桶一个表中. 创建桶表指明桶的分桶条件,以sname分桶;分为5个桶

Sqoop与HDFS、Hive、Hbase等系统的数据同步操作

Sqoop与HDFS结合下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出. Sqoop import 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息,比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等.它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作

<数据可视化>样例+数据+画图

1 样例 1.1样例1 子图系列 from pylab import * def f(x): return np.exp(-x) * np.cos(2*np.pi*x) x1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1) x2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(x1, f(x1), 'bo', x2, f(x2), 'k') plt.subplot(212) plt.plot(x2, n

邮箱登录form表单样例

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hive外部表的建立与数据匹配

1.建立hive的外部表匹配hdfs上的数据出现如下报错: hive (solar)> ; OK Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Not a file: hdfs://f04/sqoop/open/third_party_user/dt=2016-12-12 Time taken: 0.043 seconds 再来看一下这个表的结构: hive (solar)> show create table

【Python图像特征的音乐序列生成】关于数据集的分享和样例数据

数据集还在制作中,样例数据如下: 我将一条数据作为一行,X是ID,O代表了情感向量,S是速度,是一个很关键的参数,K是调式,M是节拍,L是基本拍.后面是ABC格式的序列,通过embedding化这些音符和和弦,还有分隔符标记,可以进行音乐序列生成.其实这个有点像是文本生成的类型,但是又加了一些先验条件,谁都说不好训练出来会不会很好听. 在网络结构的构建中,我可能会使用到“困惑度”这个概念,来进行损失函数loss的构造. 今天干的大多是体力活,接下来我可能会讲解一下我写LSTM代码的一些思路.

Hive(六)【分区表、分桶表】

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

Hive分区表和桶表的使用

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

第2节 hive基本操作：11、hive当中的分桶表以及修改表删除表数据加载数据导出等

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

2单表CRUD综合样例开发教程

东软集团股份有限公司基础软件事业部单表CRUD综合样例开发教程东软机密 tui 更改履历版本号更改时间更改的图表和章节号状态更改简要描述更改申请编号更改人批准人 V1.0 2014-11-28 N 刘玥注:状态可以为N-新建.A-增加.M-更改.D-删除目录第1章功能说明. 1 第2章功

Hive的分桶表

[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

Hive 桶的分区

(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

Linux crontab 命令格式与具体样例

基本格式 : * * * * * command 分时日月周命令第1列表示分钟1-59 每分钟用*或者 */1表示第2列表示小时1-23(0表示0点) 第3列表示日期1-31 第4列表示月份1-12 第5列标识号星期0-6(0表示星期天) 第6列要执行的命令 crontab文件的一些样例: 30 21 * * * /usr/local/etc/rc.d/lighttpd restart 上面的样例表示每晚的21:30重新启动apache. 45 4 1,10,22 * * /usr

CDH集群部署hive建表中文乱码

背景:部署CDH集群的 hive 服务,选用 mysql 作为 hive 元数据的存储数据库,通过 hive cli 建表时发现中文注释均乱码. 现象:hive端建表中文注释乱码. 定位: 已经确认过 mysql 库的默认编码是 utf-8,并且 mysql 中建库建表不存在中文乱码的情况. 于是查看hive库表的编码,分别通过如下方式查看hive库和随机某个表的编码,发现hive表的编码是 lantin1,问题也就出在这里. 查看hive库编码: 查看hive表编码: 解决方法: 将hive表

Hive 教程(四)-分区表与分桶表

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

大数据学习----day27----hive02------1. 分桶表以及分桶抽样查询 2. 导出数据 3.Hive数据类型 4 逐行运算查询基本语法（group by用法，原理补充） 5.case when（练习题，多表关联）6 排序

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

分区表,桶表,外部表,以及hive一些命令行小工具

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区

hive 分区表和分桶表

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

hdfs 查看hive桶表的样例数据

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