原文链接: https://www.toutiao.com/i6766897068138037763/?group_id=6766897068138037763 我们看官网文档中这个地方 我们先创建好数据库,以供练习 使用数据库 我们创建数据表 我们创建分区表,选取的字段不能是表中存在的字段 元数据信息 Formatted信息 那我们加载信息 load data local inpath '/data/hivetest/dept.txt' into table dept_partition pa…

Hive分区表 在Hive Select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.有时候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定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释. 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G.几十G甚至更大都是有可能.存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期.在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分.把每一…

[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…

Hive四大表类型内部表.外部表.分区表和桶表 一.概述 总体上Hive有四种表:外部表,内部表(管理表),分区表,桶表.分别对应不同的需求.下面主要讲解各种表的适用情形.创建和加载数据方法. 二.具体内容 1.内部表 创建内部表和加载数据   create table emp_inner(   empno int,   ename string,   job string,   mgr int,   hiredate string,   sal double,   comm double,  …

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表 内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区…

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…

1.创建分区表 hive> create table weather_list(year int,data int) partitioned by (createtime string,area string) row format delimited fields terminated by ","; 修改表: hive> alter table weather_list change data new_data int; hive> alter table wea…

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,…

在 hive 中分区表是很常用的,分桶表可能没那么常用,本文主讲分区表. 概念 分区表 在 hive 中,表是可以分区的,hive 表的每个区其实是对应 hdfs 上的一个文件夹: 可以通过多层文件夹的方式创建多层分区: 通过文件夹把数据分开 分桶表 分桶表中的每个桶对应 hdfs 上的一个文件: 通过文件把数据分开 在查询时可以通过 where 指定分区(分桶),提高查询效率 分区表基本操作 1. 创建分区表 partitoned by 指定分区,后面加 分区字段 和 分区字段类型,可以加多个…