hive动态分区与静态分区

Hive动态分区与静态分区的区别及使用场景 在Hive中,分区是将表中的数据按照某一列的值划分到不同的目录中。每个分区都是一个子目录,存储着满足分区条件的数据。通过分区,Hive能够快速定位到需要查询的数据,从而提高查询效率。Hive的静态分区和动态分区各有优缺点,适用于不同的数据处理场景。静态分区适合数据量小且变化不频繁的情况,能够提供更优的查询性能;而动态分区则适合大规模数据,简化了数据插入操作,更加灵活。在实际应用中,用户可以根据具体的业务需求、数据特性和查询性能要求,结合静态分区与动态分区的优缺点,选择最适合的分区方式。 阅读详情
HIVE分区,实际上是通过一个路径来标识的,而不是在物理数据中。比如每天的数据,可能分区是pt=20121023这样,那么路径中它就会变成:/hdfs/path/pt=20121023/data_files。通过路径来标识的好处是,如果我们需要取特定分区的数据,只需要把这个路径下的数据取出来就可以了,不用扫描全部的数据。

HIVE默认是静态分区。但是有时候可能需要动态创建不同的分区,比如商品信息,我想根据它是否在线分成两个分区,这样后续如果要取在线商品,就只需要从在线的分区获取即可。动态分区可以通过下面的设置来打开:

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

然后代码里就可以这么写:

insert overwrite table tbl_name partition(pt, if_online)
select field1, field2, ..., pt, if_online
from tbl
where xxx;

注意输入字段的最后面必须是动态分区字段。

看一下与静态分区写法的区别:

insert overwrite table tbl_name partition(pt=20121023, if_online=1)
select field1, field2, ..., fieldn
from tbl
where xxx;

动态分区与静态分区还有一个细微的差别是,静态分区一 定会创建分区,不管SELECT语句的结果有没有数据。而动态分区,只有在SELECT结果的记录数>0的时候,才会创建分区。因此在不同的业务场景下,可能会选择不同的方案。

另外使用动态分区时需要注意的比较重要的一点是,动态分区会为每一个分区分配reduce数。比如说你在脚本上面写了:set mapred.reduce.tasks=100;

并且有两个分区:pt, if_online。如果结果集中pt=20121023,if_online=0/1,那么它就会为pt=20121023/if_online=0,pt=20121023/if_online=1各分配100个reduce。也就是说,namenode会同时处理200个文件的写操作。这在分区值很多的情况下,会成为一个灾难,容易直接把namenode给搞挂掉,是非常危险的。因此使用动态分区时,一定要清楚地知道产生的动态分区值,并且合理地设置reduce数量。


Hive分区——Partition(静态分区,动态分区)详解 文章目录分区目的分区的创建1.创建建表时候不管动态还是静态分区2.执行load 装载数据3.查看表结构,查询分区表的数据4.静态分区:5.动态分区:多分区表分区的增删改查 分区目的 -分区主要用于提高性能 -分区列的值将表划分为一个个的文件夹 -查询时语法使用"分区"列和常规列类似 -查询时Hive会只从指定分区查询数据,提高查询效率 -分为静态分区和动态分区 分区的创建 Hive创建分区时,是通过partitioned by关键字进行创建,要注意的是这个关键字定义的列是表中正式的列,不能与表中其他列名重复 阅读详情

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