小智笑了一下,“对,分区提供了一个隔离数据和优化查询的便利方式,但是,并不是所有的数据集都可形成合理的分区。 假设一个表的一级分区是 dt,二级分区是 user_id,那么这种划分方式可能导致太多的小分区,如果使用动态分区,创建超多的目录,hdfs 爸爸肯定就要炸了。 所以分桶表,是将一个完整的数据集分成若干部分。
(1)hive的分区使用的是表外字段,分区字段是个伪列,但是分区字段可以做查询过滤。 (2)分区字段不建议使用中文 (3)一般不建议使用动态分区,因为动态分区会使用mapreduce来进行查询数据,如果分区数据过多,导致namenode和resourcemanager的性能瓶颈。所以建议使用动态分区前尽可能知道分区数量。 (4)分区属性的修改都可以修改...
与1.2中分区表创建语句的区别在于关键字 partitioned by 后面的参数是指定了多个分区字段,每个分区字段都需要指定字段类型,多字段之间以逗号分隔。 例如: dws_test_001_daily_df 表有2个分区字段,分区字段分别是:dt,hotel。 hdfs多分区(文件夹)信息查询:一级分区(文件夹) 命令: 代码语言:javascript 代码运行次数...
单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列。 以dt为文件夹区分 b、 双分区建表语句: createtableday_hour_table (idint, content string) partitionedby(dt string, hour string); 双分区表,按天和小时分区,在表结构中新增加了dt和hour两列。 先以dt为文件夹,再以hour子文件夹区分 2.创建2个...
1）创建动态分区表 create table dy_part1(sid int,name string,gender string,age int,academy string)partitioned by (dt string)row format delimited fields terminated by ',';2）动态分区加载数据 下面方式不要用，因为不是动态加载数据 load data local inpath '/hivedata/user.txt' into table dy_part...
步骤1:定义分区表 首先,我们需要定义一个分区表,用于存储需要查询的数据。假设我们的表名为my_table,包含dt字段作为分区字段。 AI检测代码解析 CREATETABLEmy_table(idINT,name STRING,...)PARTITIONEDBY(dt STRING); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤2:加载数据到分区表 ...
一. ★ Hive的分区 partition 1. 创建分区 (分区层次) 1.1 单分区建表语句: 示例: create table day_table(id int, content string) partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by ‘,’; 1. 【单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列;以dt为文件夹区分】 ...
分区建表分为2种，一种是单分区，也就是说在表文件夹目录下只有一级文件夹目录。另外一种是多分区，表文件夹下出现多文件夹嵌套模式。（1）单分区 1.1 创建分区表 create table salary(employee_id string, employee_nm string, salary int) partitioned by (data_dt string);1.2 查看分区表的格式 desc ...
‘ACTIVE’分区的作用 一般在hive中建的表都是分区表,最常见的是全量表,每天对数据进行全量更新,这种情况下,只需要设置一个dt分区即可。 但是只有dt分区的表存在一个问题,如果这个表有消费方,并假设消费方在取数时取每日最新dt的数据,那么在当天任务结束前,dt=sysdate(-1)的数据并没有被生产出来,这时取数结果为...
单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列。 以dt为文件夹区分 b、 双分区建表语句: create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string); 双分区表,按天和小时分区,在表结构中新增加了dt和hour两列。