CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] ...
Hive中 table 可以继续拆分成Partition table(分区表) 和桶(BUCKET)表,桶操作是通过 Partition 的 CLUSTERED BY 实现的,BUCKET 中的数据可以通过 SORT BY 排序。 BUCKET 主要作用如下: 1) 数据 sampling; 2) 提升某些查询操作效率,例如 Map Side Join。 需要特别主要的是,CLUSTERED BY 和 SORT BY 不会影响数据...
show prtitions dept_partition; 1. 增加分区 创建单个分区 alter table dept_partition add partition(day='20220403'); 同时创建多个分区(分区之间不能有逗号) alter table dept_partition add partition(day='20220404') partition(day='20220405'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 删除分区 删除单个分区 alter ...
clusteredby(age)into4bucketsrowformat delimited fields terminatedby'\t'lines terminatedby'\n' 分区分桶表创建同时使用partitioned by和clustered by即可。 三、向表插入数据 文件形式(本地或HDFS)插入: copy 1 load data [local] inpath'file_path'overwrite/insertintotabletable_name [partition(pa...
Hive 中 table 可以拆分成 Partition table 和桶(BUCKET),桶操作是通过 Partition 的 CLUSTERED BY 实现的,BUCKET 中的数据可以通过 SORT BY 排序。 BUCKET 主要作用如下。 1)数据 sampling; 2)提升某些查询操作效率,例如 Map-Side Join。 需要特别主要的是,CLUSTERED BY 和 SORT BY 不会影响数据的导入,这意味...
对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键的哈希值分散进多个文件中，这些小文件称为桶。1. 创建分桶表 CREATE [EXTERNAL] TABLE table_name(col1 type [, col2 type ...])[PARTITIONED BY ...]CLUSTERED BY (...)[SORTED BY (...)]INTO num_buckets BUCKETS [ROW FORMAT row_format]...
CREATE TABLE page_view_bucketed( viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING ) PARTITIONED BY(dt STRING) CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO 32 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\001' COLLECTION ITEMS TERMINAT...
hive中table可以拆分成partition,table和partition可以通过‘CLUSTERED BY ’进一步分bucket,bucket中的数据可以通过‘SORT BY’排序。如上语句所示, 通过id列把数据分成2个桶, 桶中数据通过name排序。 可以看下分区表里面分成桶以后的文件存储格式: hive>dfs -ls /user/hive/warehouse/crawl_db.db/teacher/work_date...
## DDLCREATETABLEbucket_tableA(user_idBIGINT, firstname STRING, lastname STRING)COMMENT'A bucketed copy of user_info'PARTITIONEDBY(ds STRING)CLUSTEREDBY(user_id)INTO31 BUCKETS;## DMLINSERTOVERWRITE bucket_tableAselect*fromxx; INSERT OVERWRITE bucket_tableA SPARK WEB UI...
CREATE TABLE bucket_tableA(user_id BIGINT, firstname STRING, lastname STRING) COMMENT 'A bucketed copy of user_info' PARTITIONED BY(ds STRING) CLUSTERED BY(user_id) INTO 31 BUCKETS; ## DML INSERT OVERWRITE bucket_tableA select * from xx; ...