19、Hadoop与SQL：数据处理与优化全解析（上）

Hadoop与SQL：数据处理与优化全解析（上）

在大数据处理领域，Hadoop与SQL的结合为数据管理和分析提供了强大的工具。本文将深入探讨Hadoop中与SQL相关的各种技术，包括分区、分桶、数据采样、脚本编写、与亚马逊云服务的集成以及HiveQL的扩展等内容。

1. 分区表操作

在向分区表插入数据时，分区键列必须作为插入语句的最后几列。例如，使用Hive的 to_date 函数将 created_at 时间戳转换为 YYYY-MM-DD 格式的字符串。分区数据在HDFS中的存储路径为 /path/to/warehouse/<database>/<table>/key=<value> ，如 /user/hive/warehouse/default/partitioned_user/created_at=2014-04-01 。

如果通过第三方处理工具或 hadoop fs -put 直接向文件系统添加数据，元数据存储不会自动检测到新分区。用户需要为每个新添加的分区手动运行 ALTER TABLE 语句，例如：

ALTER TABLE <table_name> ADD PARTITION <location>;

若要为元数据存储中当前不存在的所有分区添加元数据，可以使用 MSCK REP