Hive学习之抽样(Sampling)

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在大数据处理中,Hive的抽样技术是关键,包括Bucket Sampling和Block Sampling。Bucket Sampling适用于桶表,通过指定列进行高效抽样;Block Sampling则基于HDFS块进行数据采样,粒度固定。这两种方法提供了灵活的数据预览和分析手段。

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      当数据量特别大时,对全体数据进行处理存在困难时,抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性,是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法

      Hive支持桶表抽样和块抽样,下面分别学习。所谓桶表指的是在创建表时使用CLUSTERED BY子句创建了桶的表。桶表抽样的语法如下:

table_sample: TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname])

      TABLESAMPLE子句允许用户编写用于数据抽样而不是整个表的查询,该子句出现FROM子句中,可用于任何表中。桶编号从1开始,colname表明抽取样本的列,可以是非分区列中的任意一列,或者使用rand()表明在整个行中抽取样本而不是单个列。在colname上分桶的行随机进入1到y个桶中,返回属于桶x的行。下面的例子中,返回32个桶中的第3个桶中的行:

SELECT *
FROM source TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 32 ON
### Hive抽样查询的使用方法和示例 Hive 提供了多种抽样查询的方法,以支持在大规模数据集上进行高效的分析。以下是三种主要的抽样方式及其用法和示例。 #### 1. 随机抽样(Random Sampling) 随机抽样通过 `rand()` 函数实现,确保抽取的数据是随机的。可以通过 `LIMIT` 子句限制返回的行数。然而,这种方法需要对整个数据集进行排序,因此速度较慢。 **语法:** ```sql SELECT * FROM table_name ORDER BY rand() LIMIT n; ``` **示例:** 假设有一个名为 `employInfo` 的表,从中随机抽取 10 条记录。 ```sql CREATE TABLE sample_table_order AS SELECT * FROM employInfo ORDER BY rand() LIMIT 10; ``` 此方法的优点是结果完全随机,但缺点是性能较低[^2]。 #### 2. 基于数据块的抽样(Block Sampling) 基于数据块的抽样允许从 HDFS 数据块中随机抽取数据。它以 HDFS 块为单位进行采样,因此速度快,但结果可能不够随机。 **语法:** ```sql SELECT * FROM table_name TABLESAMPLE (n ROWS); ``` **示例:** 从表 `large_table` 中抽取 100 行数据。 ```sql SELECT * FROM large_table TABLESAMPLE (100 ROWS); ``` 此外,还可以按百分比或指定大小进行抽样: ```sql SELECT * FROM large_table TABLESAMPLE (10 PERCENT); ``` 此方法的优点是速度快,但缺点是采样结果可能不均匀[^3]。 #### 3. 基于分桶表的抽样Bucket Sampling) 基于分桶表的抽样是最高效的方式之一。它利用分桶表的结构,直接从特定的桶中抽取数据。这种方式既保证了随机性,又提高了性能。 **语法:** ```sql SELECT * FROM table_name TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname]); ``` **示例:** 假设有一个分桶表 `bucket_user`,按 `id` 列分为 4 个桶。从中抽取第 1 个桶的数据。 ```sql SELECT * FROM bucket_user TABLESAMPLE (BUCKET 1 OUT OF 4 ON id); ``` 如果希望抽取所有桶中的随机数据,可以结合 `rand()` 函数: ```sql SELECT * FROM bucket_user TABLESAMPLE (BUCKET rand() * 4 OUT OF 4 ON id); ``` 此方法的优点是速度快且结果随机,但需要预先创建分桶表[^3]。 ### 示例代码 以下是一个完整的示例,展示如何创建分桶表并进行抽样查询。 ```sql -- 创建分桶表 CREATE TABLE bucket_user ( id INT, name STRING ) CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; -- 插入数据 INSERT INTO bucket_user SELECT id, name FROM user_data; -- 基于分桶表的抽样查询 SELECT * FROM bucket_user TABLESAMPLE (BUCKET 1 OUT OF 4 ON id); ``` ### 注意事项 - 分桶表需要明确指定 `CLUSTERED BY` 和 `INTO` 子句,以定义分桶的列和桶的数量[^1]。 - 抽样查询的选择应根据具体需求权衡性能和随机性。
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