hive两个分区怎么合并

2024-10-22

hive 动态分区与混合分区

hive的分区概念,相信大家都非常了解了.通过将数据放在hdfs不同的文件目录下,查表时,只扫描对应分区下的数据,避免了全表扫描. 提升了查询效率. 关于hive分区,我们还会用到多级分区.动态分区.混合分区,这些概念是什么含义,又该在何时使用呢? 静态分区先说下静态分区.静态分区就是人为指定分区名.向分区插入数据的时候也要写明写入哪个分区. 我们给出建表,和插入数据的示例代码: 建表语句: DROP TABLE IF EXISTS ods.employee; CREATE TABLE IF

39、Parquet数据源之自动分区推断&合并元数据

一.自动分区推断 1.概述表分区是一种常见的优化方式,比如Hive中就提供了表分区的特性.在一个分区表中,不同分区的数据通常存储在不同的目录中, 分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中.Spark SQL中的Parquet数据源,支持自动根据目录名推断出分区信息. 例如,如果将人口数据存储在分区表中,并且使用性别和国家作为分区列.那么目录结构可能如下所示: tableName |- gender=male |- country=US ... ... ... |- country=CN ..

Hive和Spark分区策略

1.概述离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

Hive管理表分区的创建，数据导入，分区的删除操作

Hive分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

小米3移动版分区调整/合并教程(16GB/64GB)

(必读)版权声明:米3移动版TWRP Recovery为XueferH适配,分区脚本以及双数据置换脚本的知识产权,智力成果权归XueferH所有. 注:此教程仅适用于Xiaomi MI 3-移动版(16GB/64GB) 以下内容为我个人编写.先回答一下您可能提出的两个问题: 1.问:什么是分区?分区有什么用?答:安卓手机的内部存储有着区域划分的规则,除去系统占用的部分,剩余空间则被分为两部分,一部分是数据分区(用于存储应用程序,联系人,短信,通话记录,设置等个人数据),另一部分则是存储卡分区(我

Hive的动态分区

关系型数据库(如Oracle)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. 先看一个应用场景,源表t_lxw1234的数据如下: [sql] view plain copy SELECT day,url FROM t_lxw1234; 2015-05-10 url1 2015-05-10 url2 2015-06-14

Hive中静态分区和动态分区总结

目录背景第一部分静态分区第二部分动态分区第三部分两者的比较第四部分动态分区使用的问题参考文献及资料背景在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分静态分区静态分区的使用场景主要是分区的数

什么是hive的静态分区和动态分区，它们又有什么区别呢？hive动态分区详解

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述分区是hive存放数据的一种方式,将列值作为目录来存放数据,就是一个分区,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

HIVE—索引、分区和分桶的区别

一.索引简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

JS 两个对象数组合并并去重

JS两个对象数组合并并去重 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> </body> </html> <script type="text/javascript"> let jsonArr = [ { "

【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

python3两个字典的合并

两个字典的合并其实很简单,直接用dict的update即可,代码如下: # /usr/bin/python3 # -*- encoding: utf-8 -*- ", ""} "", ""} """ json1 = json.loads(param1) json2 = json.loads(param2) print("json1: ", json1) print("json2

如何用MaskBlt实现两个位图的合并，从而实现背景透明

我有两个位图,一个前景图,一个背景图(mask用途).请问如何用MaskBlt实现两个位图的合并,从而实现背景透明! 核心代码:dcImage.SetBkColor(crColour);dcMask.BitBlt(0, 0, nWidth, nHeight, &dcImage, 0, 0, SRCCOPY);pDC->BitBlt(x, y, nWidth, nHeight, &dcImage, 0, 0, SRCINVERT);pDC->BitBlt(x, y, nWidth

两个有序数组合并成一个有序数组(要求时间复杂度为O(n))

面试题: 怎样把两个有序数组合并成有序数组呢逻辑步骤: 1.假设两个数组为A和B 2.A和B都是从小到大的顺序进行排列 ** 1.我们可以直接比较两个数组的首元素,哪个小就把这个小元素放入可变数组. 2.把小元素所在的数组中的这个元素删除. 3.继续比较两个数组中的首元素,直到有一个数组为空.那么就停止进行比较.把另外一个不空的数组元素全部放入可变数组中即可. 实现代码: NSMutableArray *arrA = [NSMutableArray arrayWithArray:@[@1,@3

关于 Windows 10 如何扩展分区与合并分区

前言相信大部分人都遇见磁盘不够用的问题吧,然后都在后悔当初为什么就给 x 盘分了 10G 的容量吧. 不过没关系,自从 Windows 7 开始( xp 我也不知道有毛有),Windows 自带的磁盘管理就是支持分区扩容合并操作的了! 压缩卷将原有磁盘空间分离,得到未分配空间打开磁盘管理选择压缩卷执行分配空间,设定大小压缩卷操作完成,生成未分配空间简单卷将未分配空间转为可用于存储的磁盘选择未配分空间,新建简单卷选择盘符一些设置预览结果确认结果删除卷删除分区,将磁盘分

Linux SD卡建立两个分区

本文主要介绍Linux 环境下 SD 卡建立两个分区的操作流程: 操作环境:Linux Ubuntu 2016.4 操作目的:将 SD 卡分为两个分区:第一分区格式为 FAT32,大小 500M.第二个分区为 ext4,占剩下的所有空间,用来装 Ubuntu 的文件系统具体操作如下: 一 . 使用 lsblk 或者 fdisk -l 查看系统上的存储设备,找出 SD 卡的设备名,我的系统上 SD 卡的设备名是:/dev/sdb,包含一个分区,分区名是 sdb1 二 . 使用命令 fdisk 开

JAVA将两个byte数组合并为一个

/** * 将两个byte数组合并为一个 * @param data1 要合并的数组1 * @param data2 要合并的数组2 * @return 合并后的新数组 */ public static byte[] mergeBytes(byte[] data1, byte[] data2) { byte[] data3 = new byte[data1.length + data2.length]; System.arraycopy(data1, , data3, , data1.lengt

Hive 利用 on tez 引擎合并小文件

Hive 利用 on tez 引擎合并小文件标签(空格分隔): Hive \[f(N) + \sum_{i=2}^N f(N-i+1)*X_i\] SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=

分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)

类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

Hive 桶的分区

(一).桶的概念: 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶(没有分区能分桶吗?),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

hive查询不加分区的一个异常

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

hive两个分区怎么合并

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