Hadoop Hive概念学习系列之hive里的桶（十一）

　　

　　不多说，直接上干货！

 Hive还可以把表或分区，组织成桶。将表或分区组织成桶有以下几个目的：

　　第一个目的是为看取样更高效，因为在处理大规模的数据集时，在开发、测试阶段将所有的数据全部处理一遍可能不太现实，这时取样就必不可少。

　　第二个目的是为了获得更好的查询处理效率。

　　      桶为了表提供了额外的结构，Hive在处理某些查询时利用这个结构，能给有效地提高查询效率。

　　      桶是通过对指定列进行哈希计算来实现的，通过哈希值将一个列名下的数据切分为一组桶，并使每个桶对应于该列名下的一个存储文件。

　

在建立桶之前，需要设置hive.enforce.bucketing属性为true，使得hive能识别桶。

　　以下为创建带有桶的表的语句：

CREATE TABLE bucketed_user(
id INT,
name String
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

　　向桶中插入数据，这里按照用户id分成了4个桶，在插入数据时对应4个reduce操作，输出4个文件。

　　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。

　　桶的数量是固定的。

　　Hive使用基于列的哈希函数对数据打散，并分发到各个不同的桶中从而完成数据的分桶过程。

　　注意，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。

　　哈希函数的选择依赖于桶操作所针对的列的数据类型。除了数据采样，桶操作也可以用来实现高效的Map端连接操作。

　　记住，分桶比分区，更高的查询效率。

如何进行桶操作？

　　例子1

1、创建临时表 student_tmp，并导入数据。

hive> desc student_tmp;
hive> select * from student_tmp;

2、创建 student 表。经过分区操作过后的表已经被拆分成2个桶。

create table student(
id int,
age int,
name string
)
partitioned by (stat_date string)
clustered by (id) sorted by(age) into 2 bucket
row format delimited fields terminated by ',';

　　分区中的数据可以被进一步拆分成桶！！！正确理解

　　所有，桶，先partitioned by (stat_date string)

　　　　　　，再，clustered by (id) sorted by(age) into 2 bucket

3、设置环境变量。

hive> set hive.enforce.bucketing=true;

4、插入数据

hive> from student_tmp
insert overwrite table student partition(stat_date='2015-01-19')
select id,age,name where stat_date='2015-01-18' sort by age;

　　这都是固定的格式，一环扣一环的。

5、查看文件目录
$ hadoop fs -ls /usr/hive/warehouse/student/stat_date=2015-01-19/

6、查看 sampling 数据。
tablesample 是抽样语句，语法如下
tablesample(bucket x out of y)
y 必须是 table 中 BUCKET 总数的倍数或者因子。

例子2

　　在下面的例子中，经过分区操作过后的表已经被拆分成100个桶。

CREATE EXTERNAL TABLE videos_b(
prodicer string,
title string,
category string
)
PARTITIONED BY(year int)
CLUSTERED BY(title)INTO 100 BUCKETS;

　　现在，我们开始填充这张带桶操作的表：

set hive.enfirce.bucketinig=true;
FROM videos
INSERT OVERWRITE TABLE videos_b
PARTITION(year=)
SELECT producer,title,string WHERE year=;

　　如果不使用set hive.enforce.bucketing=true这项属性，我们需要显式地声明set mapred.reduce.tasks=100来设置Reducer的数量。

此外，还需要在SELECT语句后面加上CLUSTERBY来实现INSERT查询。

　　下面是不使用桶设置的例子：

set mapred.reduce.tasks=;
FROM videos
INSERT OVERWRITE TABLE videos_b
PARTITION(year=)
SELECT producer,title,string WHERE year= CLUSTER BY title;

在Hive的文档中可以找到有关桶的更多细节：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL