Hive分桶

本文详细介绍了Hive中如何通过设置分桶(bucketing)和排序(sorting)来优化查询性能。具体包括如何开启分桶功能,设置分桶数量,创建分桶表,以及如何使用distribute by、sort by和cluster by等关键字来实现数据的有效分布和排序。

上述讲述的是将一个表按照id去分成四个桶

set hive.enforce.bucketing = true开启分桶

set mapreduce.job.reduces=4 分桶数量要和reduces数量一致

create table t_buck(id string,name string)
clustered by(id)
sorted by(id)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '.';

创建新表t_p,load加入数据
insert into table t_buck
select id name from t_p distribute by (id) sort by (id);   按id去分发  按id去排序

效果:

 

使用cluster效果等于distribute by (id) sort by (id),只要distribute和sort对应的字段一致就可以使用cluster。

insert into table t_buck
select id,name from t_p cluster by (id)

cluster=distribute+sort    (distribute和sort对应的字段一致)

注:1、order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。

2、sort by不是全局排序,其在数据进入reducer前完成排序。因此,如果用sort by进行排序,并且设置mapred.reduce.tasks>1,则sort by只保证每个reducer的输出有序,不保证全局有序。

3、distribute by根据distribute by指定的内容将数据分到同一个reducer。

4、Cluster by 除了具有Distribute by的功能外,还会对该字段进行排序。因此,常常认为cluster by = distribute by + sort by

 

 

 

 

### Hive 的概念 在Hive中,是一种数据区技术,用于提高查询性能。通过将大表划为更小、可管理的部,能够显著提升某些类型的查询效率。具体来说,Bucket number = hash_function(bucketing_column) mod num_buckets[^1]。 这意味着每条记录会根据指定列(bucketing_column)的哈希值被配到不同的内,而总共有num_buckets个。这种机制使得相同键值的数据会被放置在同一物理文件夹下,便于后续处理。 ### 创建表的方法 创建一个带有功能的表格时,需要定义两个重要参数: - `CLUSTERED BY` 子句指定了用来计算哈希函数并决定如何布数据的一个或多个字段; - `INTO ... BUCKETS` 指定要创建的具体的数量。 下面是一个简单的例子来说明这一点: ```sql CREATE TABLE sales ( id INT, name STRING, amount DOUBLE ) CLUSTERED BY (id) INTO 8 BUCKETS; ``` 此命令将会基于`id`字段对销售记录进行散列,并将其均匀布在八个独立的存储单元里。 ### 抽样操作中的应用 当涉及到大规模数据析场景下的随机抽样需求时,可以通过设置特定条件来进行高效采样。例如,在拥有大量历史订单信息的情况下,如果想要获取其中一部样本作为研究对象,则可以利用如下SQL语句实现这一目标: ```sql SELECT * FROM sales TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y ON columnname); ``` 这里的关键在于理解x和y的关系以及它们各自代表的意义。x表示从哪一个具体的开始选取;y则决定了最终所选样本占总体比例大小——即总共多少份之一[y必须是总数目的因数][^2]。同时需要注意的是,columnname应当与建表时设定的一致。 ### 实际案例析 假设有一个名为customer_visits的大规模访问日志数据库,为了更好地理解和优化用户体验路径,析师希望从中提取具有代表性的小批量用户行为模式供进一步探索。此时就可以考虑采用上述提到的技术手段完成这项工作。 首先确保该表已经按照适当的标准进行了合理的设计,比如按用户的唯一标识符uid来做划。接着执行类似于这样的查询请求以获得所需的结果集: ```sql -- 假设原表已预先配置好为32个, 并且是以'uid'列为依据构建. SELECT * FROM customer_visits TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON uid); -- 这意味着只读取全部四之一的数据量 ``` 这样不仅简化了实际运算过程中的资源消耗情况,同时也保证了所得结论的有效性和可靠性。
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