set hive.execution.engine=mr; --在 map-reduce 作业结束时合并小文件.如启用,将创建 map-only 作业以合并目标表/分区中的文件. set hive.merge.mapredfiles=true; set hive.merge.rcfile.block.level=true; --合并后所需的文件大小.应大于 hive.merge.smallfiles.avgsize.(8G) ; --当作业的平均输出文件大小小于此属性的值时,Hive 将启动额外

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.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

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.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

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,

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

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

分区表 在Hive Select查询中.通常会扫描整个表内容,会消耗非常多时间做不是必需的工作. 分区表指的是在创建表时,指定partition的分区空间. 分区语法 create table tablename name string ) partitioned by(key type,-) create table if not exists employees( name string, salary string, subordinates array<string>, deducti

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

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 & 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

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

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)

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