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

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

[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

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

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

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

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

一道比较经典的数据结构题.可以用多种方式来做. 一,分桶法(平方分解). 根据数字x的大小和区间内不大于x的数字数量cnt的单调性,可知第k大数kth对应的cnt应该满足cnt≥k, 且kth是满足条件的最小的一个,可以二分下界. 关键在于高效找出cnt,对于每个完整的桶,排序以后二分,不完整的桶就直接暴力找. 桶的大小设置为B,那么查询复杂度为O(n/B*log(B) + B). 由于每个桶的不是O(1),需适当减小桶数, 最平衡取法是令:n/B*logB = B.可以得到,B≤sqrt(n

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

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

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

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

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,