Hive的静态分区和动态分区

本文介绍了如何使用Hive创建和管理分区表以提高查询效率。通过实例演示了动态分区和静态分区的应用场景,并解决了动态分区数量限制的问题。
作者:Syn良子 出处: http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html 转载请注明出处

虽然之前已经用过很多次hive的分区表,但是还是找时间快速回顾总结一下加深理解.

举个栗子,基本需求就是Hive有一张非常详细的原子数据表original_device_open,而且还在不断随着时间增长,那么我需要给它进行分区,为什么要分区?因为我想缩小查询范围,提高速度和性能.

分区其实是物理上对hdfs不同目录进行数据的load操作,0.7之后的版本都会自动创建不存在的hdfs的目录,不同的目录对应不同的分区字段,当然会有一个处于最顶层的主分区字段.

我这里的分区字段主要是时间,分为年,月,日,时

首先建立一个新的分区表(这里我不在原始数据表直接操作)

CREATE TABLE device_open (
deviceid varchar(50),
...
)
PARTITIONED BY (year varchar(50),month varchar(50),day varchar(50),hour varchar(50))
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

然后我要从原始表中select数据插入到新建的分区表中去,如下采用动态插入(…代表省略的字段)

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table device_open partition(year,month,day,hour)
select
...,
original_device_open.year as year,
original_device_open.month as month,
original_device_open.day as day,
original_device_open.hour as hour
FROM original_device_open

简单解释下

set hive.exec.dynamic.partition=true; 是开启动态分区

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 这个属性默认值是strict,就是要求分区字段必须有一个是静态的分区值,随后会讲到,当前设置为nonstrict,那么可以全部动态分区

其他相关属性见下表

hivePartitionParams

注意代码中标红的部分,partition(year,month,day,hour) 就是要动态插入的分区.

代码执行后一直卡在map百分比90%处,然后重试了都失败,查看后发现如下日志

Fatal error occurred when node tried to create too many dynamic partitions.

hiveDynamic

 

很明显的错误,太多动态分区了,因为 hive.exec.max.dynamic.partitions默认值是1000,而我这里的分区我确定肯定超过这个值了,那么修改如下

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;

重新执行insert分区代码,插入成功.

当然,对于大批量数据的插入分区,动态分区相当方便,对于小批量的分区插入,比如想定时每天执行某个时间段的分区数据插入,那也很简单,如下代码

insert overwrite table device_open partition(year='2017',month='05',day,hour)
select
...,
original_device_open.day as day,
original_device_open.hour as hour
FROM original_device_open where original_device_open.year='2017' and original_device_open.month='05'

注意 partition(year='2017',month='05',day,hour)

我只需要指明需要静态分区的字段值就可以.剩下的字段就属于动态分区了,这里指将2017年5月份的数据插入分区表,对应底层的物理操作就是讲2017年5月份的数据load到

hdfs上对应2017年5月份下的所有day和hour目录中去.

### Hive 动态分区静态分区的区别 #### 基本概念 Hive中的分区是一种优化技术,用于提高查询性能并减少扫描的数据量。根据分区值的定义方式不同,可以将分区分为静态分区动态分区。 - **静态分区**是指在插入数据时,用户需要手动指定分区的值[^3]。这意味着,在执行 `INSERT` 操作之前,开发者必须清楚地知道要写入哪个具体的分区。 - **动态分区**则是指在插入数据时,分区的值由数据本身决定,而不是通过显式的参数设置来完成。在这种情况下,用户的 SQL 查询会自动提取数据中的字段作为分区键,并将其分配到相应的分区中。 #### 主要区别 | 特性 | 静态分区 | 动态分区 | |-------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------| | 分区值来源 | 用户手动指定 | 数据本身的字段值 | | 性能影响 | 插入操作简单快速 | 可能涉及更多的计算开销,因为需要解析每条记录以确定其所属分区 | | 易用性灵活性 | 较低;适用于已知固定数量的小规模分区 | 更高;适合处理大规模未知范围内的分区 | | 配置需求 | 不需额外配置 | 需启用动态分区功能 (`SET hive.exec.dynamic.partition=true`) 并调整模式 | 为了支持更灵活的大规模数据分析场景,Hive提供了如下两个重要属性用来控制动态分区行为: ```sql -- 开启动态分区功能 SET hive.exec.dynamic.partition=true; -- 设置为非严格模式,允许全部使用动态分区而无需至少一个静态维度(推荐生产环境谨慎开启) SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; ``` 以上命令确保了即使所有的分组依据都来自输入数据列也可以正常工作而不报错[^2]. --- ### 使用场景分析 #### 静态分区适用场景 当目标表具有少量预设好的分区且这些分区不会频繁变化时,采用静态分区更为合适.例如按年份存储日志文件或者针对特定业务逻辑划分客户群体. 优点在于减少了不必要的复杂度以及潜在错误风险的同时还能获得较好的读取效率. 例子: 假设我们有一个销售订单表格按照地区分类存放在不同的目录下. 我们可以先创建一张带区域字段(partitioned by region) 的hive外部表然后逐批导入对应地区的原始csv文档至相应路径里去形成最终结构化视图. ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS sales_orders ( order_id STRING, customer_name STRING, product STRING, amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (region STRING); ALTER TABLE sales_orders ADD PARTITION(region='North') LOCATION '/data/sales/north'; LOAD DATA INPATH '/tmp/orders_north.csv' INTO TABLE sales_orders PARTITION(region='North'); ``` 此过程完全依赖于人工干预从而保证精确无误地把各部分资料送达到正确位置上去了. #### 动态分区适用场景 对于那些每天都会新增大量新类别或时间戳关联型事件流的应用程序来说则更适合运用动态分区策略.比如监控服务器运行状态指标每隔几分钟就会产生一批新的测量数值连同当前时刻一起保存下来供后续统计报表生成之用. 此时如果还坚持沿用手动设定每一个可能遇到的时间点来做为独立子集的话无疑增加了维护成本同时也容易遗漏某些特殊情况下的异常情况无法及时捕捉反馈给相关人员采取措施加以解决. 因此借助自动化机制让系统自行判断哪些独特的组合尚未存在进而自动生成必要的扩展显得尤为重要. 实例演示如何利用动态特性简化多级嵌套层次关系管理: ```sql CREATE TABLE web_logs ( ip_address STRING, request_url STRING, response_code INT, bytes_sent BIGINT ) PARTITIONED BY (datestamp STRING, hour INT); FROM staging_weblogs s INSERT OVERWRITE TABLE web_logs PARTITION(datestamp,hour) SELECT s.ip_address, s.request_url, s.response_code, s.bytes_sent, substr(s.timestamp,0,10) as datestamp, -- 提取日期部分 cast(substr(s.timestamp,12,2) AS INT) as hour; -- 转换小时数为整数类型 ``` 这里我们将源数据集中包含完整时间戳信息的一列拆分成两段分别映射为目标表上的两级分区字段即天级别(`datestamp`) 小时级别(`hour`).整个转换过程中完全没有人为参与仅仅依靠简单的字符串截断函数即可达成目的大大降低了开发难度提高了工作效率. --- ###
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