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.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

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

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

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

(为什么一个是8一个是6:防止频繁来回转换小消耗性能) 这是笔者面试阿里时,被问及的一个问题,应该不少人看到这个问题都会一面懵逼.因为,大部分的文章都是分析链表是怎么转换成红黑树的,但是并没有说明为什么当链表长度为8的时候才做转换动作.笔者第一反应也是一样,只能初略的猜测是因为时间和空间的权衡. 要弄明白这个问题,我们首先要明白为什么要转换,这个问题比较简单,因为Map中桶的元素初始化是链表保存的,其查找性能是O(n),而树结构能将查找性能提升到O(log(n)).当链表长度很小的时候,即使遍历

桶表抽样查询 查看hdfs上对应的文件内容 一个两个桶,第一个桶和第三个桶的数据 task = 4 4 / 2 = 2,一共是两个桶 第1个桶,第1+2个桶

这是笔者一个好友面试阿里时,被问及的一个问题,应该不少人看到这个问题都会一面懵逼.因为,大部分的文章都是分析链表是怎么转换成红黑树的,但是并没有说明为什么当链表长度为8的时候才做转换动作.笔者第一反应也是一样,只能初略的猜测是因为时间和空间的权衡. 要弄明白这个问题,我们首先要明白为什么要转换,这个问题比较简单,因为Map中桶的元素初始化是链表保存的,其查找性能是O(n),而树结构能将查找性能提升到O(log(n)).当链表长度很小的时候,即使遍历,速度也非常快,但是当链表长度不断变长,肯定会对

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

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

分区 & 分桶 都是把数据划分成块.分区是粗粒度的划分,桶是细粒度的划分,这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率. 分区之后,分区列都成了文件目录,从而查询时定位到文件目录,子数据集而提高查询效率. 桶 创建: create table zyy_table (id int,name string) clustered by (id) into 4 buckets; clustered by (...) into (...)  buckets  声明分桶列和桶的个数. hive会计算记

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

(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

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

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

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

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

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

转自:http://www.aahyhaa.com/archives/316 hive引入partition和bucket的概念,中文翻译分别为分区和桶(我觉的不是很合适,但是网上基本都是这么翻译,暂时用这个吧),这两个概念都是把数据划分成块,分区是粗粒度的划分桶是细粒度的划分,这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率. 首先介绍分区的概念,还是先来个例子看下如果创建分区表:[code lang=”sql”]create table logs_partition(ts bigint,l