精华内容
下载资源
问答
  • (1)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桶字段进行hash散列 相乘的多个文件,所以数据的准确性高很多 (2...

    1.两者的区别

    (1)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桶字段进行hash散列 相乘的多个文件,所以数据的准确性高很多

    (2)分区表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

    (3)分桶是相对分区进行更细粒度的划分。分桶将整个数据内容按照某列属性值的hash值进行区分,如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶。如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件

    2.归纳总结两者的区别:

    (1)从表现形式上:
    分区表是一个目录,分桶表是文件

    (2)从创建语句上:
    分区表使用partitioned by 子句指定,以指定字段为伪列,需要指定字段类型
    分桶表由clustered by 子句指定,指定字段为真实字段,需要指定桶的个数

    (3)从数量上:
    分区表的分区个数可以增长,分桶表一旦指定,不能再增长

    (4)从作用上:
    分区避免全表扫描,根据分区列查询指定目录提高查询速度
    分桶保存分桶查询结果的分桶结构(数据已经按照分桶字段进行了hash散列)。
    分桶表数据进行抽样和JOIN时可以提高MR程序效率

    展开全文
  • 大数据之hive分区表和分桶表的区别

    千次阅读 2019-09-10 21:48:56
    (1)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桶字段进行hash散列 相乘的多个文件,所以数据的准确性高很多 (2...

    (一)二者的区别

    (1)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桶字段进行hash散列 相乘的多个文件,所以数据的准确性高很多

    (2)分区表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

    (3)分桶是相对分区进行更细粒度的划分。分桶将整个数据内容按照某列属性值的hash值进行区分,如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶。如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件

    (二)归纳总结两者的区别:
    (1)从表现形式上:
    分区表是一个目录,分桶表是文件

    (2)从创建语句上:
    分区表使用partitioned by 子句指定,以指定字段为伪列,需要指定字段类型
    分桶表由clustered by 子句指定,指定字段为真实字段,需要指定桶的个数

    (3)从数量上:
    分区表的分区个数可以增长,分桶表一旦指定,不能再增长

    (4)从作用上:
    分区避免全表扫描,根据分区列查询指定目录提高查询速度
    分桶保存分桶查询结果的分桶结构(数据已经按照分桶字段进行了hash散列)。
    分桶表数据进行抽样和JOIN时可以提高MR程序效率
     

    展开全文
  • hive组织成分区,根据分区列对表进行粗略划分的机制,使用分区加快数据片的查询速度 分区在HDFS上的表现形式是一个目录, 分桶是一个单独的文件 分区: 细化数据管理,直接读对应目录,缩小mapreduce程序要...

    hive把表组织成分区,根据分区列对表进行粗略划分的机制,使用分区加快数据分片的查询速度

    分区在HDFS上的表现形式是一个目录, 分桶是一个单独的文件

    分区: 细化数据管理,直接读对应目录,缩小mapreduce程序要扫描的数据量
    分桶: 1、提高join查询的效率(用分桶字段做连接字段) 2、提高采样的效率

    数据分桶的适用场景:
    1> 分区提供了一个隔离数据和优化查询的便利方式,不过并非所有的数据都可形成合理的分区,尤其是需要确定合适大小的分区划分方式,(不合理的数据分区划分方式可能导致有的分区数据过多,而某些分区没有什么数据的尴尬情况)
    分桶是将数据集分解为更容易管理的若干部分的另一种技术
    2> 数据有严重的数据倾斜,分布不均匀,但是相对来说每个桶中的数据量会比较平均。桶于桶之间做join等查询的时候,会有优化

    把表或分区组织成桶有两个理由 :
    1> 桶为数据提供额外的结构来获得更高效的查询。例如通过用户ID来划分桶,在所有用户集合的随机样本上快速计算基于用户的查询。 连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用map端高效的实现
    2> 使 取样 或 采样 更高效,在处理大规模数据集时,在开发和修改查询的阶段,如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询,带来方便
    3> 单个分区或者表中的数据量越来越大,当分区不能更细粒的划分数据时,所以会采用分桶技术将数据更细粒度的划分和管理
    (1)获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量。

    (2)使取样(sampling)更高效。在处理大规模数据集时,在开发和修改查询的阶段,如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询,会带来很多方便

    分桶表的作用:最大的作用是用来提高join操作的效率;但是两者的分桶数要相同或者成倍数。
    为什么可以提高join操作的效率呢?因为按照MapReduce的分区算法,
    是Id的HashCode值模上ReduceTaskNumbers,所以一个ID会分到同一个桶中,这样合并就不用整个表遍历求笛卡尔积了,对应的桶合并就可以了

    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桶字段进行hash散列 相乘的多个文件,所以数据的准确性高很多

    分区表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

    分桶是相对分区进行更细粒度的划分。分桶将整个数据内容按照某列属性值的hash值进行区分,如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶。如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件

    归纳总结两者的区别:
    从表现形式上:
    分区表是一个目录,分桶表是文件

    从创建语句上:
    分区表使用partitioned by 子句指定,指定字段为伪列,需要指定字段类型
    分桶表由clustered by 子句指定,指定字段为真实字段,需要指定桶的个数

    从数量上:
    分区表的分区个数可以增长,分桶表一旦指定,不能再增长

    从作用上:
    分区避免全表扫描,根据分区列查询指定目录提高查询速度
    分桶保存分桶查询结果的分桶结构(数据已经按照分桶字段进行了hash散列)。
    分桶表数据进行抽样和JOIN时可以提高MR程序效率

    展开全文
  • 分区提供一个隔离数据优化查询的便利方式。不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。 分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。 ...

    分区针对的是数据的存储路径;分桶针对的是数据文件。

    分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。

    分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。

    转载:

    添加链接描述

    展开全文
  • 一、分区表 1.1 概念 Hive中的表对应为HDFS上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间性能的消耗都非常大。...这里说明一下分区表Hive独有的概念,实际上这个概念非常常见。比如在...
  • 分区在HDFS上的表现形式是一个目录, 分桶是一个单独的文件 分区: 细化数据管理,直接读对应目录,缩小mapreduce程序要扫描的数据量 分桶: 1、提高join查询的效率(用分桶字段做连接字段)   2、提高采样的...
  • Hive分区表分桶

    千次阅读 2015-07-15 18:07:04
    分区表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。 分区表指的是在创建表时,指定partition的分区空间。分区语法 create table tablename name string ) partitioned by...
  • Hive分区表和分桶表的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-06-05 22:45:40
    1,Hive分区。  是指按照数据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上,由于每天会生成大量的日志,导致数据的...
  • Hive 分区表和桶

    千次阅读 2016-12-19 16:36:02
    Hive 分区表和桶
  • 彻底搞懂 hive分区表 hive分桶表 Hive分区和分桶的区别 Hive分区和分桶的优缺点 spark分区 spark
  • 所谓的分区表其实表中的字段没什么区别,包括其使用,唯一的区别就是在于向hdfs写表数据的时候,会以分区值先在表的hdfs目录下创建一个分区目录,再添加数据。 我们举一个具体的案例来讲解一下: ...
  • 详细描述了hive分桶表分区表的创建,附带详细建表语句,包含一级静态分区,二级静态分区,一级动态分区,二级动态分区,分区的查询,删除,添加,数据的导入
  • Hive---分区表和分桶表

    千次阅读 2019-07-16 00:04:50
    分区表和分桶表区别如下:  1、分区使用的是表外字段,需要指定字段类型;桶使用的是表内字段,已经知道字段类型,不需要再指定。  2、分区通过关键字partitioned by(partition_name string)声明,分桶表通过...
  • hive 分区表桶表和外部表

    千次阅读 2015-01-14 23:20:54
    1:分区表  图:创建分区表  图:导入数据  图:在HDFS的显示信息 分区字段就是一个文件夹的标识  图:在多列上创建分区  图:导入数据  图:在多列上建立分区后在HDFS上...
  • 分桶表是一种更细粒度的数据分配方式,可以对一张表的某一列进行桶,让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀地分发到各个桶文件中。这样一方面可以提高查询效率,另一方面用于数据的抽样,方便进行数据测试。在处理...
  • 目录 ...五、分区表和分桶表的区别 一、Hive数据导入 1 直接向表中插入数据(强烈不推荐使用) hive (myhive)> create table score3 like score; hive (myhive)> insert into table score3
  • Hive分区和分桶详解

    万次阅读 2018-11-29 07:22:41
     注意:往分桶表导入数据,不能使用load方式 XXXXXXXXXXXX  insert .... values ....  insert into table student_bucket values (101,"liuyifei","female",22,"NVSHEN");  insert into table student_...
  • Hive动态分区和分桶

    多人点赞 2020-06-21 22:05:38
    hive的静态分区需要用户在插入数据的时候必须手动指定hive分区字段值,但是这样的话会导致用户的操作复杂度提高,而且在使用的时候会导致数据只能插入到某一个指定分区,无法让数据散列分布,因此更好的方式是...
  • 内部表外部表: https://blog.csdn.net/qq_36743482/article/details/78393678 分区表和分桶表: https://blog.csdn.net/wl1411956542/article/details/52931499

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 37,880
精华内容 15,152
关键字:

hive分区表和分桶表