2. Hive分桶表的主要作用 提高查询性能:通过将数据分散到不同的桶中,可以减少查询时需要扫描的数据量,从而提高查询性能。 优化连接操作:在进行表连接(如JOIN)操作时,如果两个表都是分桶的,并且桶的数量相同,那么Hive可以利用桶的索引来优化连接过程,减少不必要的数据扫描。 增强数据并行处理能力:分桶表可以更容易...
1.创建带桶的表:导入的数据已经是被分好桶和排好序的 在分桶之前要执行命令:set hive.enforce.bucketing = true; set mapreduce.job.reduces=4;从而设置分桶为true,并且reduce数量是分桶的数量个数; 关键字clustered by 指定分区依据的列名; 与分区不同的是,分区依据的不是真实数据表文件中的列,而是我们指...
支持更精确的数据过滤和聚合:由于数据被分割为多个桶,可以根据桶的数量和分布来进行更精确的数据过滤和聚合操作。例如,可以通过选择特定的桶来限制查询的数据范围,或者在聚合操作中只处理特定的桶。 适用于大型数据集和复杂查询:分桶表特别适用于处理大型数据集和复杂查询的场景。通过将数据分割为多个桶,可以将查询的...
可以提高多表join的效率(因为通过分桶已经将超大数据集提取出来了。假如原数据被分了4个桶,此时2表join的时候只需要读取符合条件的一个分桶,则理论上效率可提升4倍) 加速数据抽样的效率(理由同上,只需要按照指定规则抽取指定分桶的数据即可,不需要扫描全表) 需要Hive表分桶的时候,我们可以观察到Reduce的任务数量 ...
hive数据表可以根据某些字段进行分区操作,细化数据管理,可以让部分查询更快。同时表和分区可以进一步地被划分为buckets,分桶表的原理和MapReduce编程中的hashPartitioner的原理类似 分区和分桶都是细化数据管理,但是分区表是手动添加区分,由于hive是读模式,所以对添加进分区的数据不做模式校验。分桶表的数据时按住某些分...
设置启用桶 set hive.enforce.bucketing=true; insert overwrite table bucket_table select id,name from jiuye; 1. 2. 分桶之后是三个文件,分区表是文件夹.桶表和分区表目的都是为了把数据进行划分,只是划分的方式不一样,一个是从业务字段的角度来划分,一个是抛弃了业务字段从纯数据的角度来进行划分,纯数据...
学习总结一下Hive的分桶表。 分桶规则:对分桶字段值进行哈希,哈希值除以桶的个数求余,余数决定了该条记录在哪个桶中,也就是余数相同的在一个桶中。 优点:1、提高join查询效率 2、提高抽样效率 1、建表 通过clustered by(字段名) into bucket_num buckets 分桶,意思是根据字段名分成bucket_num个桶 ...
Hive 分桶表 一.概述 分桶和分区的区别 ? 如何创建分桶表 ? 分桶表的作用 ? 二. 补充:通用的 join 优化 (1)空key过滤 (2)空key转换 三. 分桶表的作用 2.1 数据的采样 2.2 提升查询效率(多表join优化) (一)小表 join 大表 (二)中表 join 大表 ...
创建一张分桶表 create table if not exists buck1( id int, name string, age int ) clustered by (id) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ',' ; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 创建成功 在我们导入数据前,需要将hive.enforce.bucketing的值设置为true, ...