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  • partition

    2018-12-27 14:08:00
    有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念。 2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 3、如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,...

    一、背景

    1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念。

    2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。

    3、如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构。

    二、技术细节

    1、一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。

    2、表和列名不区分大小写。

    3、分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在,但是该字段不存放实际的数据内容,仅仅是分区的表示。

     

    5、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。

         a、单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列。

         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。

    6、添加分区表语法(表已创建,在此基础上添加分区):

        用户可以用 ALTER TABLE ADD PARTITION 来向一个表中增加分区。当分区名是字符串时加引号。例:

        ALTER TABLE day_table ADD PARTITION (dt='2008-08-08', hour='08') location '/path/pv1.txt' PARTITION (dt='2008-08-08', hour='09') location '/path/pv2.txt';

    7、删除分区语法:

         用户可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 来删除分区。分区的元数据和数据将被一并删除。例:

        ALTER TABLE day_hour_table DROP PARTITION (dt='2008-08-08', hour='09');

    8、数据加载进分区表中语法:

       LOAD DATA INPATH '/user/pv.txt' INTO TABLE day_hour_table PARTITION(dt='2008-08- 08', hour='08'); LOAD DATA local INPATH '/user/hua/*' INTO TABLE day_hour partition(dt='2010-07- 07');

      当数据被加载至表中时,不会对数据进行任何转换。Load操作只是将数据复制至Hive表对应的位置。数据加载时在表下自动创建一个目录,文件存放在该分区下。

    9、基于分区的查询的语句:

       SELECT day_table.* FROM day_table WHERE day_table.dt>= '2008-08-08';

    10、查看分区语句:

     show partitions day_hour_table; 

    三、总结

    1、在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 的数据都存储在最字集的目录中。

    2、总的说来partition就是辅助查询,缩小查询范围,加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。

    转载于:https://www.cnblogs.com/hapyygril/p/10184649.html

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  • Window 解决开机报错:Invalid Partition Table

    万次阅读 热门讨论 2018-01-06 17:18:29
    Invalid Partition Table,即无效磁盘分区,硬盘不能启动。 一般我们都会使用多硬盘的Windows电脑,如固态硬盘+机械硬盘结合的双硬盘搭配。出现这个报错原因就是开机时默认启动加载机械硬盘了,可以简单理解为没有...

    导语

    Invalid Partition Table,即无效磁盘分区,硬盘不能启动。

    一般我们都会使用多硬盘的Windows电脑,如固态硬盘+机械硬盘结合的双硬盘搭配。出现这个报错原因就是开机时默认启动加载机械硬盘了,可以简单理解为没有正确识别系统主分区导致的。然而Windows系统默认安装在固态硬盘里面的,所以我们需要手动修改开机系统配置信息。

    一、进入系统Main界面

    点击开机键后,重复按的Del(delete)键盘的一个按钮,接下来会出现系统的版本Log,紧接着出现系统配置信息界面。如图:

    如果你的系统支持语言切换的话可以在Main里面选择System Language选项切换语言。如图:

    二、进入选项BOOT界面

    在导航上找到BOOT选项,通过键盘箭头左右移动到该位置。

    然后选择Hard Drive BBS Priorities (硬盘属性),按回车Enter。如图:(哈哈,本人亲自用手做向导)

    三、硬盘属性Option界面

    可以看到,Option #1是第一启动项,Option #2是第二启动项。通过回车弹出选项框,把两个调换位置,按F4确认保存配置,就可以了。如图:

    好了,如果不出意外,此刻机器应该在重新启动开机进行中。反正本人的是成功了开机了,哈哈,最后一张图了:

    感谢您选择看了我的文章。完。有缘再见~~~~

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    partition是hive提供的一种机制:用户通过指定一个或多个partition key,决定数据存放方式,进而优化数据的查询 一个表可以指定多个partition key,每个partition在hive中以文件夹的形式存在。 实例(static ...

    partition是hive提供的一种机制:用户通过指定一个或多个partition key,决定数据存放方式,进而优化数据的查询
    一个表可以指定多个partition key,每个partition在hive中以文件夹的形式存在。

    实例(static partition):
    编辑文件:/home/work/data/test3.txt; /home/work/data/test4.txt;
    $ cat /home/work/data/test3.txt
    1,zxm
    2,ljz
    3,cds
    4,mac
    5,android
    6,symbian
    7,wp

    $ cat /home/work/data/test4.txt
    8,zxm
    9,ljz
    10,cds
    11,mac
    12,android
    13,symbian
    14,wp

    建表:
    hive> create table student_tmp(id INT, name STRING)
          > partitioned by(academy STRING, class STRING)
          > row format delimited fields terminated by ',';
    OK
    Time taken: 6.505 seconds
    id,name是真实列,partition列academy和class是伪列

    load数据:(此处直接load数据进partition,在hive 0.6之前的版本,必须先创建好partition,数据才能导入)
    hive> load data local inpath '/home/work/data/test3.txt' into table student_tmp partition(academy='computer', class='034');
    Copying data from file:/home/work/data/test3.txt
    Copying file: file:/home/work/data/test3.txt
    Loading data to table default.student_tmp partition (academy=computer, class=034)
    OK
    Time taken: 0.898 seconds
    hive>  load data local inpath '/home/work/data/test3.txt' into table student_tmp partition(academy='physics', class='034'); 
    Copying data from file:/home/work/data/test3.txt
    Copying file: file:/home/work/data/test3.txt
    Loading data to table default.student_tmp partition (academy=physics, class=034)
    OK
    Time taken: 0.256 seconds

    查看hive文件结构:
    $ hadoop fs -ls  /user/hive/warehouse/student_tmp/
    Found 2 items
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 18:47 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:00 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=physics
    $ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer
    Found 1 items
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 18:47 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer/class=034

    查询数据:
    hive> select * from student_tmp where academy='physics';
    OK
    1       zxm     physics 034
    2       ljz     physics 034
    3       cds     physics 034
    4       mac     physics 034
    5       android physics 034
    6       symbian physics 034
    7       wp      physics 034
    Time taken: 0.139 seconds

    以上是static partition的示例,static partition即由用户指定数据所在的partition,在load数据时,指定partition(academy='computer', class='034');
    static partition常适用于使用处理时间作为partition key的例子。
    但是,我们也常常会遇到需要向分区表中插入大量数据,并且插入前不清楚数据归宿的partition,此时,我们需要dynamic partition。
    使用动态分区需要设置hive.exec.dynamic.partition参数值为true。
    可以设置部分列为dynamic partition列,例如:partition(academy='computer', class);
    也可以设置所有列为dynamic partition列,例如partition(academy, class);
    设置所有列为dynamic partition列时,需要设置hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
    需要注意的是,主分区为dynamic partition列,而副分区为static partition列是不允许的,例如partition(academy, class=‘034’);是不允许的
    示例(dynamic partition):
    建表
    hive> create table student(id INT, name STRING)                                                                            
        > partitioned by(academy STRING, class STRING)
        > row format delimited fields terminated by ',';
    OK
    Time taken: 0.393 seconds

    设置参数
    hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 
    hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

    导入数据:
    hive> insert overwrite table student partition(academy, class)      
        > select id,name,academy,class from student_tmp                 
        > where class='034';                                      
    Total MapReduce jobs = 2
    .........
    OK
    Time taken: 29.616 seconds

    查询数据:

    hive> select * from student where academy='physics'; 
    OK
    1       zxm     physics 034
    2       ljz     physics 034
    3       cds     physics 034
    4       mac     physics 034
    5       android physics 034
    6       symbian physics 034
    7       wp      physics 034
    Time taken: 0.165 seconds

    查看文件:
    $ hadoop fs -ls  /user/hive/warehouse/student/
    Found 2 items
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:22 /user/hive/warehouse/student/academy=computer
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:22 /user/hive/warehouse/student/academy=physics


    总结:
    hive partition是通过将数据拆分成不同的partition放入不同的文件,从而减少查询操作时数据处理规模的手段。
    例如,Hive Select查询中,如果没有建partition,则会扫描整个表内容,这样计算量巨大。如果我们在相应维度做了partition,则处理数据规模可能会大大减少。
    |
    附partition相关参数:
    hive.exec.dynamic.partition(缺省false): 设置为true允许使用dynamic partition
    hive.exec.dynamic.partition.mode(缺省strick):设置dynamic partition模式(nostrict允许所有partition列都为dynamic partition,strict不允许)
    hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode (缺省100):每一个mapreduce job允许创建的分区的最大数量,如果超过了这个数量就会报错
    hive.exec.max.dynamic.partitions (缺省1000):一个dml语句允许创建的所有分区的最大数量
    hive.exec.max.created.files (缺省100000):所有的mapreduce job允许创建的文件的最大数量


    reference:
    Dynamic Partitions

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  • Partition函数

    万次阅读 2017-08-17 15:06:27
    快排中核心的方法应该算是Partition函数了,它的作用就是将整个数组分成小于基准值的左边,和大于基准值的右边。普通的Partition函数是这样的:public static int partition1(int[] array,int lo,int hi){ //以第一...

    快排中核心的方法应该算是Partition函数了,它的作用就是将整个数组分成小于基准值的左边,和大于基准值的右边。

    普通的Partition函数是这样的:

    public static int partition1(int[] array,int lo,int hi){
            //以第一个值为基准值,当然你也可以3取1,
            int key=array[lo];
            while(lo<hi){
                while(array[hi]>key&&hi>lo){//从后半部分向前扫描
                    hi--;
                }
                array[lo]=array[hi];
                while(array[lo]<=key&&hi>lo){//从前半部分向后扫描
                    lo++;
                }
                array[hi]=array[lo];
            }
            array[hi]=key;
            return hi;
        }
    
    public static void main(String[] args) {
            int[] a = {34,2,25,1,12,34,12,56,23,15,34,67,89,54,34};
            partition2(a, 0, 14);
            for(int i=0; i<a.length; i++) {
                System.err.print(a[i]+" ");
            }
        }
    打印的结果是:
    34 2 25 1 12 34 12 34 23 15 **34** 67 89 54 56 
    
    看出来没,大家都是相同的基准值34是各自分开的,我们希望得结果应该是这样的:
    25 1 12 12 23 15 34 34 34 34 89 54 67 56 
    这样的好处是相同的值,在后续的遍历过程中,不用再比较一次了。

    (左程云,左神写的)
    牛逼的Partition函数是这样的:

    public static int[] partition1(int[] arr, int begin, int end, int pivotValue) {
            int small = begin - 1;
            int cur = begin;
            int big = end + 1;
            while (cur != big) {
                if (arr[cur] < pivotValue) {
                    swap(arr, ++small, cur++);
                } else if (arr[cur] > pivotValue) {
                    swap(arr, cur, --big);
                } else {
                    cur++;
                }
            }
            int[] range = new int[2];
            range[0] = small + 1;
            range[1] = big - 1;
            return range;
        }
    
    public static void main(String[] args) {
            int[] a = {34,2,25,1,12,34,12,56,23,15,34,67,89,54,34};
            int[] b = partition1(a,0,14,34);
            System.out.println(b[0]);
            System.out.println(b[1]);
            for(int i=0; i<a.length; i++) {
                System.err.print(a[i]+" ");
            }
        }
    输出的结果是:
    7 //相同基准值的起始索引
    10 //相同基准值的末尾索引
    2 25 1 12 12 23 15 **34 34 34 34** 89 54 67 56 
    
    这样,你下一次递归直接就可以避免重复比较相同的基准值了。
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partition