hive中分区和分桶的一些简单理解

本文介绍了Hive中的分区和分桶概念。分区通过按照日期等字段将数据划分为多个区,提高查询效率;分桶则是在分区基础上,按特定列的hash值进行更细粒度划分,保证数据分布均衡,提升查询和JOIN操作效率。分区和分桶在处理大规模数据时能有效减少扫描数据量,提高性能。

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一、Hive分区。
     是指按照数据表的某列或某些列分为多个区,区从形式上可以理解为文件夹

比如我们要收集某个大型网站的日志数据,一个网站每天的日志数据存在同一张表上,由于每天会生成大量的日志,导致数据表的内容巨大,在查询时进行全表扫描耗费的资源非常多。那其实这个情况下,我们可以按照日期对数据表进行分区,不同日期的数据存放在不同的分区,在查询时只要指定分区字段的值就可以直接从该分区查找。

常用的分区字段都是按照时间来区分。

#创建分区表
create table t1 (
id int comment '编号',
name string comment '姓名',
age int comment' 年龄'
)
partitioned by (pdate string)
row format delimited fields terminated by '\001'
;

常用命令:
查看分区数据:
select * from t1 where pdate='2020-01-01';

查看有哪些分区:
show partitions t1;

向分区插入数据:
insert overwrite table t1 partition(pdate='2020-01-01')
select * from xxx

使用场景:

庞大的数据集可能需要耗费大量的时间去处理。在许多场景下,可以通过分区或切片的方法减少每一次扫描总数据量,这种做法可以显著地改善性能。

数据会依照单个或多个列进行分区,通常按照时间、地域或者是商业维度进行分区。比如vido表,分区的依据可以是电影的种类和评级,另外,按照拍摄时间划分可能会得到更一致的结果。为了达到性能表现的一致性,对不同列的划分应该让数据尽可能均匀分布。最好的情况下,分区的划分条件总是能够对应where语句的部分查询条件。

Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现。每一个子目录包含了分区对应的

### Hive 的概念 在Hive中,是一种数据分区技术,用于提高查询性能。通过将大表划为更小、可管理的部,能够显著提升某些类型的查询效率。具体来说,Bucket number = hash_function(bucketing_column) mod num_buckets[^1]。 这意味着每条记录会根据指定列(bucketing_column)的哈希值被配到不同的内,而总共有num_buckets个。这种机制使得相同键值的数据会被放置在同一物理文件夹下,便于后续处理。 ### 创建表的方法 创建一个带有功能的表格时,需要定义两个重要参数: - `CLUSTERED BY` 子句指定了用来计算哈希函数并决定如何布数据的一个或多个字段; - `INTO ... BUCKETS` 指定要创建的具体的数量。 下面是一个简单的例子来说明这一点: ```sql CREATE TABLE sales ( id INT, name STRING, amount DOUBLE ) CLUSTERED BY (id) INTO 8 BUCKETS; ``` 此命令将会基于`id`字段对销售记录进行散列,并将其均匀布在八个独立的存储单元里。 ### 抽样操作中的应用 当涉及到大规模数据析场景下的随机抽样需求时,可以通过设置特定条件来进行高效采样。例如,在拥有大量历史订单信息的情况下,如果想要获取其中一部样本作为研究对象,则可以利用如下SQL语句实现这一目标: ```sql SELECT * FROM sales TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y ON columnname); ``` 这里的关键在于理解xy的关系以及它们各自代表的意义。x表示从哪一个具体的开始选取;y则决定了最终所选样本占总体比例大小——即总共多少份之一[y必须是总数目的因数][^2]。同时需要注意的是,columnname应当与建表时设定的一致。 ### 实际案例析 假设有一个名为customer_visits的大规模访问日志数据库,为了更好地理解优化用户体验路径,析师希望从中提取具有代表性的小批量用户行为模式供进一步探索。此时就可以考虑采用上述提到的技术手段完成这项工作。 首先确保该表已经按照适当的标准进行了合理的设计,比如按用户的唯一标识符uid来做划。接着执行类似于这样的查询请求以获得所需的结果集: ```sql -- 假设原表已预先配置好为32个, 并且是以'uid'列为依据构建. SELECT * FROM customer_visits TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON uid); -- 这意味着只读取全部四之一的数据量 ``` 这样不仅简化了实际运算过程中的资源消耗情况,同时也保证了所得结论的有效性可靠性。
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