Hive(六)【分区表、分桶表】

一.分区表
二.分桶表

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条件指定对应的分区；

2.创建分区表

create table dept_partition(

deptno int, dname string, loc string

)

partitioned by (day string)

row format delimited fields terminated by '\t';

分区字段属于分区表的一个伪列，数据里面并没有记录这列的值，分区字段的值体现在分区目录名上面。

3.加载数据到分区表

方式一：直接手动将数据导入分区目录

load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200401.log' into table dept_partition partition(day='20200401');

方式二：通过动态分区导入，参考9动态分区

4.查看分区

show partitions 表名

5.增加分区

增加一个分区

alter table dept_partition add partition (day='20200629');

增加多个分区

alter table dept_partition add partition(day='20200405') partition(day='20200406');

6.删除分区

删除一个分区

alter table dept_partition drop partition (day='20200629');

删除多个分区

alter table dept_partition drop partition(day='20200405'),partition(day='20200406');

注意：删除多个分区，分区间用‘ , ’逗号分隔；增加多个分区不需要

7.二级分区

其实就是在一级分区下面再创建二级分区的目录

创建二级分区表

创建二级分区表

create table dept_partition2(

deptno int, dname string, loc string

)

partitioned by (day string, hour string)

row format delimited fields terminated by '\t';

加载数据

load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200401.log'

into table dept_partition2

partition(day='20200401',hour='12');

增加分区

alter table dept_partition2 add partition(day='20200403',hour='01') partition(day='20200403',hour = '02');

删除分区

alter table dept_partition2 drop partition(day='20200403',hour='01'),partition(day='20200403',hour = '02');

8.分区表和元数据对应得三种方式

方式一：创建分区目录，上传数据到目录，再修复表

msck repair table dept_partition2;

方式二：创建分区目录，上传数据到目录，再添加对表添加分区

alter table dept_partition2 add partition(day='20200629');

方式三：直接load数据到分区表(常用)

load data inpath '/opt/20200629.log' into table dept_partition partition(day='20200629');

9.动态分区

每次手动上传数据特别麻烦，关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。

1.开启动态分区参数设置

（1）开启动态分区功能（默认true，开启）

hive.exec.dynamic.partition=true

（2）设置为非严格模式（动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态

分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。）

hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict

（3）在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。默认1000

hive.exec.max.dynamic.partitions=1000

（4）在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100

（5）整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。默认100000

hive.exec.max.created.files=100000

（6）当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。默认false

hive.error.on.empty.partition=false

实操

（1）创建目标分区表

create table dept_partition_dy(id int, name string) partitioned by (loc int) row format delimited fields terminated by '\t';

（2）设置动态分区

set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;

hive (default)> insert into table dept_partition_dy partition(loc) select deptno, dname, loc from dept;

（3）查看目标分区表的分区情况

hive (default)> show partitions dept_partition_dy;

二.分桶表

主要使用分桶进行抽样

1.创建分桶表

create table stu_buck(id int, name string)

clustered by(id)

into 4 buckets

row format delimited fields terminated by '\t';

2.查看分桶表信息

desc formatted stu_buck;

3.开启分桶表

set hive.enforce.bucketing=true;

4.导入数据到分桶表

load data local inpath  '/opt/module/hive/datas/student.txt' into table stu_buck;

注意：（hive新版本load数据跑mr，因此要改用hdfs路径导数据）

5.查询分桶表

select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 16 on id) limit 50;

tablesample

tablesample(bucket x out of y)

x:表示从第几桶开始抽数据(1,2,3,4)

y:表示抽数据的比例,是抽数据的分母

比如: 有4个分桶

tablesample(bucket 1 out of 16)　　表示从第一桶开始抽数据，抽取第一桶数据的比例为(4(桶数)/16(分母))=1/4，抽取第一桶四分之一的数据

tablesample(bucket 2 out of 32)　　表示从第二桶开始抽数据，抽取第二桶数据的比例为(4(桶数)/32(分母))=1/8，抽取第一桶八分

分桶规则

根据结果可知：Hive的分桶采用对分桶字段的值进行哈希，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