Hive分桶

Hive分桶表通过CLUSTERED BY功能实现数据的预分区,根据指定字段进行哈希取余,平均分配到不同文件中,减少数据倾斜,便于抽样和MapJoin操作。启用分桶需设置hive.enforce.bucketing为true。创建分桶表后,插入数据时需用SELECT语句确保数据正确分布。分桶设计需结合业务需求。

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一、Hive分桶介绍

 分桶实际上是对文件(数据)的进一步切分

Hive默认关闭分桶

作用:在往分桶表中插入数据的时候,会根据 clustered by 指定的字段 进行hash分区 对指定的buckets个数 进行取余,进而可以将数据分割成buckets个数个文件,以达到数据均匀分布,可以解决Map端的“数据倾斜”问题,方便我们取抽样数据,提高Map join效率

分桶字段 需要根据业务进行设定

##### 开启分桶开关

hive> set hive.enforce.bucketing=true;

##### 建立分桶表

create table students_buks

(

    id bigint,

    name string,

    age int,

    gender string,

    clazz string

)

CLUSTERED BY (clazz) into 12 BUCKETS

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

##### 往分桶表中插入数据

// 直接使用load data 并不能将数据打散

load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students_buks;

// 需要使用下面这种方式插入数据,才能使分桶表真正发挥作用

insert into students_buks select * from students;

> https://zhuanlan.zhihu.com/p/93728864 Hive分桶表的使用场景以及优缺点分析

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