Hive 实战(2)--hive分区分桶实战

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Hive 实战(2)--hive分区分桶实战

前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器. *). 分区(静态.动态) Hive没有索引, 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.倘若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…

大数据入门第十一天——hive详解（二）基本操作与分区分桶

一.基本操作 1.DDL 官网的DDL语法教程:点击查看建表语句 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, c…

hive分区分桶

目录 1.分区 1.1.静态分区 1.1.1.一个分区 1.1.2.多个分区 1.2.动态分区 2.分桶 1.分区如果一个表中数据很多,我们查询时就很慢,耗费大量时间,如果要查询其中部分数据该怎么办呢,这时我们引入分区的概念. Hive 中的分区表分为两种:静态分区和动态分区. 1.1.静态分区可以根据 PARTITIONED BY 创建分区表. 一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 一个分区:表目录下只有一级目录. 多个分区:表目录下是多级目录.…

深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用)

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop? Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据…

【Hive学习之五】Hive 参数&动态分区&分桶

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…

大数据开发实战：Hive优化实战2-大表join小表优化

4.大表join小表优化和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select seller_star, count(order_id)…

Hive学习笔记——Hive中的分桶

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…