Hive之分区以及bucket分桶认识理解

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hive之分区以及bucket分桶认识理解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 桶的概念:


对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶(没有分区能分桶吗?),
也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用
对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由:
(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。

(3)、强制多个 reduce 进行输出:
插入数据前需设置,不设置将会只有一个文件:
set hive.enforce.bucketing = true
要向分桶表中填充数据,需要将 hive.enforce.bucketing 属性设置为 true。
这 样,Hive 就知道用表定义中声明的数量来创建桶。然后使用 INSERT 命令即可。
需要注意的是: clustered by和sorted by不会影响数据的导入,这意味着,用户必须自己负责数据如何如何导入,包括数据的分桶和排序。
‘set hive.enforce.bucketing = true‘ 可以自动控制上一轮reduce的数量从而适配bucket的个数,
当然,用户也可以自主设置mapred.reduce.tasks去适配bucket个数,推荐使用‘set hive.enforce.bucketing = true‘



















以上是关于Hive之分区以及bucket分桶认识理解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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