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好程序员大数据学习路线分享hive分区和分桶

原创 数据分析 作者:好程序员IT 时间:2019-08-20 15:55:38 0 删除 编辑

好程序员大数据学习路线分享 hive 分区和分桶, hive分区

1. 为什么要分区??

当单个表数据量越来越大的时候,hive查询通常会全表扫描,这将会浪费我们不关心数据的扫描,浪费大量时间。从而hive引出分区概念partition

2. 怎么分区??

看具体业务,能把一堆数据拆分成多个堆的数据就可以。 通常使用id 、 年 、 月 、天 、区域 、省份、 hive分区和mysql分区的区别?? mysql的分区字段采用的表内字段。 hive的分区字段使用的是表外字段。

3.hive 分区细节??

1、分区本质是在该表下创建对应的目录。 2、分区名大小写不区分,建议不要使用中文。 3、可以查询分区信息。但是我们的分区字段相当于是一个伪字段,在元数据中存在,但是不真实存在数据内容中。

4、加载数据时要指定分区

4. 分区操作

创建一级分区表:

create table if not exists day_part(
uid int,
uname string
)
partitioned by(year int)
row format delimited fields terminated by '\t'
;
load data local inpath '/root/Desktop/student.txt' into table day_part partition(year=2017);
load data local inpath '/root/Desktop/score.txt' into table day_part partition(year=2016);
show partitions day_part;

二级分区

create table if not exists day_part1(
uid int,
uname string
)
partitioned by(year int,month int)
row format delimited fields terminated by '\t'
;
load data local inpath '/root/Desktop/student.txt' into table day_part1 partition(year=2017,month=04);
load data local inpath '/root/Desktop/score.txt' into table day_part1 partition(year=2017,month=03);

三级分区:

create table if not exists day_part2(
uid int,
uname string
)
partitioned by(year int,month int,day int)
row format delimited fields terminated by '\t'
;

对分区进行操作: 显示分区:

show partitions day_part;

新增分区:空的

alter table day_part1 add partition(year=2017,month=2);
alter table day_part1 add partition(year=2017,month=1) partition(year=2016,month=12);

新增分区并加载数据:

alter table day_part1 add partition(year=2016,month=11) location "/user/hive/warehouse/qf1603.db/day_part1/year=2017/month=2";

修改--分区所对应的存储路径:

## 路径必须从 hdfs 写起
alter table day_part1 partition(year=2016,month=11) set location "hdfs://linux1:9000/user/hive/warehouse/qf1603.db/day_part1/year=2017/month=3";

删除分区:删除分区将会删除对应的分区目录(数据)

## 删除某个分区
alter table day_part1 drop partition(year=2017,month=2);
## 删除多个
alter table day_part1 drop partition(year=2017,month=3),partition(year=2017,month=4);

静态分区、动态分区、混合分区 静态分区:新增分区或者是加载分区数据时,已经指定分区名。 动态分区:新增分区或者是加载分区数据时,分区名未知。 混合分区:静态分区和动态分区同时存在。

动态分区的相关属性: hive.exec.dynamic.partition=true :是否允许动态分区 hive.exec.dynamic.partition.mode=strict :分区模式设置nostrict strict:最少需要有一个是静态分区 nostrict:可以全部是动态分区 hive.exec.max.dynamic.partitions=1000 :允许动态分区的最大数量 hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode =100 :单个节点上的mapper/reducer允许创建的最大分区

创建临时表:

## 创建临时表
create table if not exists tmp(
uid int,
commentid bigint,
recommentid bigint,
year int,
month int,
day int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
## 加载数据
load data local inpath '/root/Desktop/comm' into table tmp;

创建动态分区:

## 创建动态分区表
create table if not exists dyp1(
uid int,
commentid bigint,
recommentid bigint
)
partitioned by(year int,month int,day int)
row format delimited fields terminated by '\t'
;

为动态分区加载数据:

## 严格模式
insert into table dyp1 partition(year=2016,month,day)
select uid,commentid,recommentid,month,day from tmp;
## 非严格模式
## 设置非严格模式动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;
## 创建动态分区表
create table if not exists dyp2(
uid int,
commentid bigint,
recommentid bigint
)
partitioned by(year int,month int,day int)
row format delimited fields terminated by '\t';
## 为非严格模式动态分区加载数据
insert into table dyp2 partition(year,month,day)
select uid,commentid,recommentid,year,month,day from tmp;

hive提供我们一个严格模式:为了阻止用户不小心提交恶意hql hive.mapred.mode=nostrict : strict
如果该模式值为strict,将会阻止以下三种查询: 1、对分区表查询,where中过滤字段不是分区字段。 2、笛卡尔积join查询,join查询语句,不带on条件 或者 where条件。

select
stu.id,
stu.name,
score.grade
from student stu
join score
;

可以:

select
stu.id,
stu.name,
score.grade
from student stu
join score
where stu.id = score.uid
;

3、对order by查询,有order by的查询不带limit语句。

select
student.*
from student
order by student.id desc
;

注意: 1、尽量不要是用动态分区,因为动态分区的时候,将会为每一个分区分配reducer数量,当分区数量多的时候,reducer数量将会增加,对服务器是一种灾难。 2、动态分区和静态分区的区别,静态分区不管有没有数据都将会创建该分区,动态分区是有结果集将创建,否则不创建。 3、hive动态分区的严格模式和hive提供的hive.mapred.mode的严格模式。

分桶

1. 为什么要分桶??

分区数据依然很大,对分区数据或者表数据更加细粒度的管理。 分桶关键字: clustered by(uid) into n buckets 、bucket 、 分桶使用表内字段 怎么分桶?? 对分桶字段进行hash值,然后将hash值模于总的桶数,然后得到桶数

2. 分桶的意义:

1、快速抽样查询。tablesample 2、减少查询扫描数据量,提高查询效率。

## 创建分桶表,设置 4 个分桶
create table if not exists bucket1(
uid int,
uname String
)
clustered by(uid) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t'
;

3. 分桶的操作:

为分桶表加载数据: 分桶不能使用load方式来加载数据,而需要iinsert into方式来加载 并且需要设置属性:

## 设置分桶启用
hive> set hive.enforce.bucketing=true;
## 错误的加载数据方式
load data local inpath '/root/Desktop/student' into table bucket1;
## 创建分桶表,设置 4 个分桶
create table if not exists bucket7(
uid int,
uname String
)
clustered by(uid) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t'
;
## 为分桶表加载数据
insert into table bucket7
select id,name from student
;

分桶查询:tablesample(bucket x out of y on uid) 注意:x不能大于y x:所取桶的起始位置, y:所取桶的总数,y是总桶数的因子。y大于源总桶数相当于拉伸,y小于源总桶数相当于压缩 1 out of 2 1 1+4/2 2 out of 2 2 2+4/2

1 out of 4 1 1+4

select * from bucket7;
select * from bucket7 tablesample(bucket 1 out of 4 on uid);
select * from bucket7 tablesample(bucket 2 out of 4 on uid);
select * from bucket7 tablesample(bucket 1 out of 2 on uid);
select * from bucket7 tablesample(bucket 2 out of 2 on uid);
select * from bucket7 tablesample(bucket 3 out of 2 on uid);
select * from bucket7 tablesample(bucket 1 out of 8 on uid);
select * from bucket7 tablesample(bucket 5 out of 8 on uid);

分区+分桶:(qfstu) uid,uname,class,master gender分区 分桶uid 基偶分桶 查询女生中的学号为基数??

## 创建表
create table if not exists qftmp(
uid int,
uname string,
class int,
gender int)
row format delimited fields terminated by '\t';
## 加载数据
load data local inpath '/home/qf' into table qftmp;
## 创建动态分区分桶表
create table if not exists qf(
uid int,
uname string,
class int)
partitioned by(gender int)
clustered by(uid) into 2 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
## 为动态分区分桶表加载数据
insert into table qf partition(gender)
select uid,uname,class,gender from qftmp;

 

查询女生中的学号为基数?????

 

select * from qf where gender = 2 and uid%2 != 0;
select * from qf tablesample(bucket 2 out of 2 on uid) where gender = 2;

分桶使用内部关键字,分区使用的是外部字段。 两者都是对hive的一个优化。 分区和分桶的数量都要合理设置,不是越多越好。

抽样:

select * from student order by rand() limit 3;
select * from student limit 3;
select * from student tablesample(3 rows);
select * from student tablesample(20B); ## 最小单位是 B
select * from student tablesample(20 percent);## 百分比


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