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…

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…

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…

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…

在iOS开发过程中,不管是做什么应用,都会碰到数据保存的问题.将数据保存到本地,能够让程序的运行更加流畅,不会出现让人厌恶的菊花形状,使得用户体验更好.下面介绍一下数据保存的方式: 1.NSKeyedArchiver:采用归档的形式来保存数据,该数据对象需要遵守NSCoding协议,并且该对象对应的类必须提供encodeWithCoder:和initWithCoder:方法.前一个方法告诉系统怎么对对象进行编码,而后一个方法则是告诉系统怎么对对象进行解码.例如对Possession对象归档保存.…

在iOS开发过程中,不管是做什么应用,都会碰到数据保存的问题.将数据保存到本地,能够让程序的运行更加流畅,不会出现让人厌恶的菊花形状,使得用户体验更好.下面介绍一下数据保存的方式: 1.NSKeyedArchiver:采用归档的形式来保存数据,该数据对象需要遵守NSCoding协议,并且该对象对应的类必须提供encodeWithCoder:和initWithCoder:方法.前一个方法告诉系统怎么对对象进行编码,而后一个方法则是告诉系统怎么对对象进行解码.例如对Possession对象归档保存.…

 在iOS开发过程中,不管是做什么应用,都会碰到数据保存的问题.将数据保存到本地,能够让程序的运行更加流畅,不会出现让人厌恶的菊花形状,使得用户体验更好.下面介绍一下数据保存的方式: 1.NSKeyedArchiver:采用归档的形式来保存数据,该数据对象需要遵守NSCoding协议,并且该对象对应的类必须提供encodeWithCoder:和initWithCoder:方法.前一个方法告诉系统怎么对对象进行编码,而后一个方法则是告诉系统怎么对对象进行解码.例如对Possession对象归档保存…

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置reduce的个数 set mapreduce.job.reduces=3; 创建桶表 create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row…

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,…