HIVE分区以及分桶的简单概念

本文介绍了Hive的分区表和桶的概念,旨在提高数据查询效率。分区表允许按日期等列进行数据划分,便于快速定位所需数据。桶是更细粒度的数据组织,通过对列值哈希进行桶划分,可用于高效连接和采样操作。通过示例展示了如何创建、插入和查询分区表及桶表,并强调了正确设置桶的重要性。

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1、Hive 分区表

在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 

Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释。 
当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G、几十G甚至更大都是有可能。存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期。在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分。把每一天的日志当作一个分区。 
将数据组织成分区,主要可以提高数据的查询速度。至于用户存储的每一条记录到底放到哪个分区,由用户决定。即用户在加载数据的时候必须显示的指定该部分数据放到哪个分区。 

1.1 实现细节

1、一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。 
2、表和列名不区分大小写。 
3、分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在, 但是该字段不存放实际的数据内容,仅仅是分区的表示(伪列) 。 

1.2 语法

1. 创建一个分区表,以 ds 为分区列: 
create table invites (id int, name string) partitioned by (ds string) row format delimited fields terminated by 't' stored as textfile; 
2. 将数据添加到时间为 2013-08-16 这个分区中: 
load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data.txt' overwrite into table invites partition (ds='2013-08-16'); 
3. 将数据添加到时间为 2013-08-20 这个分区中: 
load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data.txt' overwrite into table invites partition (ds='2013-08-20'); 
4. 从一个分区中查询数据: 
select * from invites where ds ='2013-08-12'; 
5.  往一个分区表的某一个分区中添加数据: 
insert overwrite table invites partition (ds='2013-08-12') select id,max(name) from test group by id; 
可以查看分区的具体情况,使用命令: 
hadoop fs -ls /home/hadoop.hive/warehouse/invites 
或者: 
show partitions tablename;

2、Hive 桶

对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,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 (Map-side join)高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量。

(2)使取样(sampling)更高效。在处理大规模数据集时,在开发和修改查询的阶段,如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询,会带来很多方便。

1. 创建带桶的 table :

create table bucketed_user(id int,name string) clustered by (id) sorted by(name) into 4 buckets row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; 
首先,我们来看如何告诉Hive—个表应该

<think>我们正在比较Paimon与Hive分区机制上的差异。根据用户提供的参考引用,我们知道Doris/SelectDB有两层数据划分区。用户想了解Paimon与Hive在这方面的对比。首先,我们需要回顾Hive分区机制:-Hive分区:通常按照某个字段(如日期)将数据划到不同的目录中。例如,按天分区,每个分区对应一个目录。查询时可以通过分区裁剪(PartitionPruning)来跳过不相关的分区,减少数据扫描量。-Hive:将数据按照某个字段的哈希值成多个文件()。每个是一个文件。可以用于提高采样效率、加速JOIN操作(Map端JOIN)等。接下来,我们了解Paimon(原FlinkTableStore)的分区机制:Paimon是一个流批统一的存储格式,设计用于构建实时数据湖。它支持分区(类似于Hive),但有一些不同的设计点。1.**分区**:Paimon的分区Hive类似,也是按照某个字段进行目录划。例如,按天分区,每天的数据存储在一个目录下。查询时同样可以利用分区裁剪。2.****:Paimon的机制与Hive有所不同。在Paimon中,概念被实现为“”(bucket),每个是一个目录,里面包含多个数据文件。Paimon的是基于主键(或指定字段)的哈希值进行的,并且每个对应一个写器(writer),这样可以避免小文件问题。Paimon的数在表创建时固定,且每个内的数据会进一步按照主键排序(LSM树结构),这有利于点查和范围查询。3.**与Hive的主要差异**:-**的目的**:Hive主要是为了优化采样和某些JOIN操作,而Paimon的是为了数据布和合并(compaction)以及优化查询(特别是点查)。-**文件组织**:Hive中每个是一个文件,而Paimon中每个是一个目录,里面包含多个数据文件(由于LSM结构,会有多个层级的文件,但通过compaction合并)。-**更新支持**:Paimon支持主键更新,因此的设计也支持高效更新(通过将更新路由到同一个,然后进行合并)。Hive传统上不支持更新(ACIDHive表支持,但使用较少)。-**流式支持**:Paimon设计时就考虑了流式读写(如FlinkCDC),因此机制也支持高效的数据写入和compaction。Hive则主要面向批处理。4.**查询优化**:-在Hive中,查询可以利用分区裁剪和裁剪(如果查询条件包含字段)来减少扫描的数据量。-在Paimon中,同样支持分区裁剪和裁剪。此外,由于每个内数据按主键排序,对于点查和范围查询,Paimon可以通过内索引(如LSM树的SSTable)快速定位数据。总结对比:|特性|Hive|Paimon||--------------|-------------------------------|---------------------------------||**分区**|支持,按目录划|支持,按目录划||****|支持,每个一个文件|支持,每个一个目录(内含多个文件)||**更新支持**|有限(需要ACID表)|支持(主键更新)||**流式支持**|不支持(批处理为主)|支持(流批一体)||**查询优化**|分区裁剪、裁剪|分区裁剪、裁剪,内排序优化||**适用场景**|批处理、数据仓库|实时数据湖、流批一体|举例说明:在Paimon中,创建表时可以指定分区:```sqlCREATETABLEmy_table(idINT,nameSTRING,dtSTRING,PRIMARYKEY(id)NOTENFORCED)PARTITIONEDBY(dt)WITH('bucket'='4'--数为4);```这样,数据会先按`dt`分区,然后在每个分区内,按`id`的哈希值成4个。每个内,数据按`id`排序存储。在Hive中,创建分区表:```sqlCREATETABLEmy_table(idINT,nameSTRING)PARTITIONEDBY(dtSTRING)CLUSTEREDBY(id)INTO4BUCKETS;```因此,Paimon的分区机制在形式上与Hive相似,但底层实现和优化目标有所不同,特别是Paimon为支持更新和流处理所做的设计。相关问题:1.Paimon的机制如何避免小文件问题?2.Paimon的LSM结构在中是如何应用的?3.在Paimon中,数如何影响查询性能?4.Paimon与Hive在更新数据时的处理流程有何不同?</think>### Paimon 与 Hive 分区机制对比析 #### 1. **分区机制差异** - **Hive 分区** 采用静态目录划(如 `day=20220101`),通过分区键裁剪减少扫描范围。例如: ```sql SELECT * FROM user_table WHERE day = '2022-01-01'; -- 仅扫描目标分区目录 ``` 分区需预先定义,新增分区需手动或动态添加。 - **Paimon 分区** 支持动态分区(如时间字段),**自动创建新分区目录**,无需预定义[^1]。额外提供: - **分区生命周期管理**:自动清理过期分区(如保留最近30天)。 - **多级分区**:支持 `PARTITIONED BY (country, city)` 嵌套结构,优化多维查询。 #### 2. **机制差异** - **Hive ** 基于哈希(固定数),每个存储为独立文件: ```sql CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS; -- 数据按id哈希到4个文件 ``` 作用:加速采样(`TABLESAMPLE`)和JOIN,但**不支持内排序**。 - **Paimon ** 融合与存储优化: - **主键**:通过 `PRIMARY KEY(id)` 定义,数据按主键哈希。 - **LSM 树结构**:每个内数据按主键排序存储,优化点查和范围查询[^1]。 - **动态合并**:自动合并小文件(Compaction),避免Hive的小文件问题。 #### 3. **核心优化能力对比 | 特性 | Hive | Paimon | |---------------------|-------------------------------|---------------------------------| | **分区创建** | 手动/动态添加 | 自动创建 + 生命周期管理 | | **结构** | 简单哈希 | 主键 + LSM 树排序 | | **点查优化** | 需全表扫描 | 主键索引直达内数据 | | **更新支持** | 仅ACID表有限支持 | 原生支持UPSERT(主键更新) | | **流批一体** | 不支持 | 支持实时数据写入与批量查询 | #### 4. **查询裁剪示例 Paimon 实现两级裁剪(优于 Hive 的单层裁剪): ```sql SELECT * FROM user_table WHERE id = 5122 AND day = '2022-01-01'; ``` - **分区裁剪**:跳过非 `2022-01-01` 分区目录。 - **裁剪**:通过主键 `id` 哈希定位到特定,避免扫描整个分区[^1]。 #### 5. **适用场景总结 - **Hive**:批处理场景,分区用于粗粒度数据筛选,用于JOIN优化。 - **Paimon**: - 实时数据湖场景(CDC数据接入) - 高频点查(如主键查询) - 需要动态分区管理的流式作业 > 关键结论:**Paimon 通过主键+LSM结构,在实时更新、点查性能、小文件治理上显著优于 Hive 的传统机制**[^1]。 ---
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