[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区

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[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区

 Hive  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-06-15)  23089℃  2评论

同关系型数据库一样,Hive中也支持视图(View)和分区(Partition),但与关系型数据库中的有所区别,本文简单介绍Hive中视图和分区的示例。

在真实业务场景下,视图的应用比较少,分区使用的非常多,因此建议对分区这块多花的时间来了解。

 

四、Hive的视图和分区

4.1 Hive中的视图

和关系型数据库一样,Hive中也提供了视图的功能,注意Hive中视图的特性,和关系型数据库中的稍有区别:

  • 只有逻辑视图,没有物化视图;
  • 视图只能查询,不能Load/Insert/Update/Delete数据;
  • 视图在创建时候,只是保存了一份元数据,当查询视图的时候,才开始执行视图对应的那些子查询;

4.1.1 创建视图

CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name [(column_name [COMMENT column_comment], …) ]

[COMMENT view_comment]

[TBLPROPERTIES (property_name = property_value, …)]

AS SELECT …;

 

例如:

 

CREATE VIEW IF NOT EXISTS v_lxw1234 (url COMMENT ‘url’)

COMMENT ‘view lxw1234′

AS SELECT url FROM lxw1234

WHERE url LIKE ‘http://%’

LIMIT 100;

 

4.1.2 删除视图

DROP VIEW IF EXISTS v_lxw1234;

 

4.1.3 修改视图

ALTER VIEW v_lxw1234 AS

SELECT url FROM lxw1234 limit 500;

 

 

更多关于Hive视图的介绍,请参考官方文档:

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-Create/Drop/AlterView

 

4.2 Hive中的表分区

Hive中的表分区比较简单,就是将同一组数据放到同一个HDFS目录下,当查询中过滤条件指定了某一个分区值时候,只将该分区对应的目录作为Input,从而减少MapReduce的输入数据,提高查询效率。

 

4.2.1 创建分区表

CREATE EXTERNAL TABLE t_lxw1234 (

id INT,

ip STRING COMMENT ‘访问者IP’,

avg_view_depth DECIMAL(5,1),

bounce_rate DECIMAL(6,5)

) COMMENT ‘lxw的大数据田地-lxw1234.com’

PARTITIONED BY (month STRING, day STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY ‘,’

STORED AS textfile;

 

  • 在创建表时候,使用PARTITIONED BY关键字来指定该表为分区表,后面括号中指定了分区的字段和类型,分区字段可以有多个,在HDFS中对应多级目录。
  • 比如,上面的表t_lxw1234分区month=’2015-06’,day=’2015-06-15’对应HDFS上的路径为:/user/hive/warehouse/default.db/t_lxw1234/month=2015-06/day=2015-06-15/,当查询中指定了month=’2015-06’ AND day=’2015-06-15’,MapReduce直接从该目录中读取数据,如果只指定了month=’2015-06’,那么MapReduce将/month=2015-06/下所有的子目录都作为Input。

4.2.2 添加分区

  • 使用INSERT添加分区:

往分区中追加数据:

INSERT INTO TABLE t_lxw1234 PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′)

SELECT * FROM dual;

覆盖分区数据:

INSERT overwrite TABLE t_lxw1234 PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′)

SELECT * FROM dual;

  • 使用ALTER TABLE添加分区:

ALTER TABLE t_lxw1234 ADD PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′) location ‘hdfs://namenode/tmp/lxw1234/month=2015-06/day=2015-06-15/';

4.2.3 查看分区对应的HDFS路径

  • 使用命令 show partitions t_lxw1234; 查看表的所有分区:

hive> show partitions t_lxw1234;

OK

month=2015-01/day=2015-01-25

month=2015-01/day=2015-01-31

month=2015-02/day=2015-02-15

month=2015-02/day=2015-02-28

month=2015-03/day=2015-03-15

month=2015-03/day=2015-03-31

  • 使用desc formatted t_lxw1234 partition (month = ‘2015-01’ , day = ‘2015-01-25′);

查看该分区的详细信息,包括该分区在HDFS上的路径:

Location:               hdfs://namenode/user/hive/warehouse/default.db/t_lxw1234/month=2015-01/day=2015-01-25/

4.2.4 删除分区

可以使用 ALTER TABLE t_lxw1234 DROP PARTITION (month = ‘2015-01’, day = ‘2015-01-25’);

删除一个分区;

同内部表和外部表,如果该分区表为外部表,则分区对应的HDFS目录数据不会被删除。

 

更多关于分区的介绍,可参考官方文档:

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-AddPartitions

 

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  1. 我觉得你写的文档特别详细,非常好

    dinghuizhan2017-09-22 14:57 回复

  2. 我觉得你好棒,竟然自己做了个站,专门写技术博客

    小博2018-05-06 23:11 回复

<think>首先,用户的问题是:“我想在Hive中创建分区表视图时,是否可以使用分区字段?请问Hive创建分区表视图时是否支持使用分区字段?” 这是一个关于Hive分区表视图的问题。用户想知道在创建视图时,是否可以利用分区字段。 根据系统级指令:-所有行内数表达式必须使用$...$格式。但这个问题不涉及数表达式,所以可能不需要。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。同样,可能不适用。 -LaTeX语法正确:确保任何数表达正确。 -使用中文回答:整个回答要用中文。-生成相关问题:在回答结束后,生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识:例如[^1]。-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 参考站内引用:-引用[1]:关于Hive分区操作,动态分区设置。 -引用[2]: Hive分区表实战,创建分区表,加载数据。-引用[3]:Hive分区与索引,加载数据到分区。 这些引用是关于Hive分区表的基本操作,但用户的问题是针对视图分区字段使用。关键点:Hive视图是基于查询的虚拟表,不存储数据。视图可以引用分区表,但在创建视图时,分区字段的使用有限制。从Hive文档:-Hive中,视图可以基于分区表,但视图本身不分区视图是逻辑表,没有物理存储。 -当创建视图时,可以引用分区表的列,包括分区字段。分区字段在视图的查询中可以作为普通列使用。 -然而,视图不能直接分区分区是物理表的概念。视图可以查询分区表分区字段,但不能定义新的分区。具体回答:-是的,在创建视图时,可以使用分区字段作为查询的一部分。 -例如,视图可以过滤或基于分区字段进行查询。-视图本身不支持分区视图是只读的,基于底层表。引用站内内容: -引用[2]提到创建分区表加载数据,但不直接涉及视图-引用[3]有加载数据到分区,同样不直接相关。-我需要自然地引用,如果适用。用户上次问题:用户说“上述引用仅供参考”,但基于上下文,似乎这是第一次互动?系统指令说“参考用户上一次的问题你的回答”,但这里没有历史。所以,我假设这是新问题。回答结构: 1.直接回答问题。2.解释原因。3.给出示例。4.确保真实可靠:基于Hive知识。 5.结束时生成相关问题。最终回答:-开头:是的,Hive在创建分区表视图时支持使用分区字段。-解释:视图可以引用分区字段,但视图本身不是分区表-示例:展示一个简单的视图创建语句。-引用:如果相关,添加引用标识。相关问题生成: -基于主题:Hive视图分区表等。-例如:1.如何在Hive中创建基于分区表视图?2. Hive视图的性能如何?3.分区表视图的查询优化?确保语言中文。</think>### Hive创建分区表视图时是否支持使用分区字段 是的,在Hive中创建分区表视图时,**支持使用分区字段**。视图View)是基于一个或多个表的查询结果的虚拟表,它不存储实际数据,而是动态生成结果。分区字段可以作为视图查询语句的一部分,用于过滤、聚合或优化查询。但需要注意,视图本身**不是分区表**,它只是逻辑层面对分区表的引用,因此不能直接定义新的分区或修改分区结构。以下是详细解释示例: #### 1. **为什么支持使用分区字段?** - Hive视图的本质是一个存储的查询语句(SELECT)。当创建视图时,您可以引用底层分区表分区字段(如`year`、`month`等),就像引用普通列一样。 - 例如,在视图的查询中,您可以使用分区字段进行分区裁剪(Partition Pruning),这能提升查询性能,因为Hive在执行视图查询时只会扫描相关分区- 然而,视图本身不继承分区属性:视图不能添加或删除分区,也不能作为分区表管理(如动态分区操作)。所有分区操作必须在底层物理表上执行[^1]。 #### 2. **示例:创建包含分区字段的视图** 假设有一个分区表`employee_partitioned`,其分区字段为`year``month`(如引用中所述)。您可以创建一个视图,使用这些分区字段进行过滤: ```sql -- 创建分区表(参考引用[1]) CREATE TABLE employee_partitioned ( id INT, name STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT); -- 创建视图,使用分区字段过滤数据 CREATE VIEW employee_view AS SELECT id, name, year, month FROM employee_partitioned WHERE year >= 2020 AND month BETWEEN 1 AND 6; -- 分区字段用于过滤 ``` - 在这个视图中: - 分区字段`year``month`被作为普通列查询。 - 查询视图时,Hive会自动应用分区裁剪,只扫描`year=2020`且`month`在1-6的分区数据。 - 注意:视图的列包含分区字段,但视图本身不是分区表。如果您尝试在视图上执行分区操作(如`ALTER VIEW ... ADD PARTITION`),会报错,因为视图不支持物理分区管理[^2]。 #### 3. **注意事项** - **性能优化**:在视图查询中使用分区字段能提升效率,因为它利用了分区表的存储结构。例如,引用[3]中加载数据到分区的方法(`LOAD DATA ... PARTITION`)会影响底层表,进而影响视图结果。 - **动态分区限制**:如果底层表启用了动态分区(如引用[1]所述),视图查询可能受益,但视图本身不能设置动态分区属性(如`hive.exec.dynamic.partition=true`)。 - **视图的只读性**:视图是只读的,不能通过视图插入或更新分区数据。所有数据操作(如加载数据)必须在原表上完成。 - **兼容性**:在Hive 2.x及以上版本中,此行为一致。如果分区字段未在视图查询中显式引用,视图可能无法利用分区裁剪,导致全表扫描。 总之,在创建视图时,您可以安全地使用分区字段作为查询的一部分,这有助于优化查询性能。但视图不能替代分区表的管理功能,分区操作必须直接在表上执行[^1][^2]。
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