原文:hive分桶表bucketed table分桶字段选择与个数确定

为什么分桶 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。 提升采样 ...

2019-08-06 22:14 0 1215 推荐指数:

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Hive

概述】   Hive 分区的实质是 目录(将超大的数据按指定标准细分到指定目录),且分区的字段不属于Hive中存在的字段的实质是 分文件(将超大文件的数据按指定标准细分到文件),且字段必须在Hive中存在。   的意义在于 ...

Mon Sep 13 06:40:00 CST 2021 0 254
hive中的

也是一种用于优化查询而设计的类型。创建通时,指定个数的依据字段hive就可以自动将数据存储。查询时只需要遍历一个里的数据,或者遍历部分,这样就提高了查询效率 ------创建订单create table user_leads(leads_id string ...

Tue Apr 23 02:39:00 CST 2019 0 570
选择字段和计算的正确方法

一、 选出合理的字段。 可以拿 (字段中重复值最多的记录数/的总记录数) 的值作为是否可以作为字段的依据。  查询字段中重复值最多的记录数: COL_COUNT=select column1,count(1) cnt from table ...

Fri Feb 22 02:04:00 CST 2019 2 1240
Hive 分区和

分区 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,这样可以实现取数据的时候,某个分区取出来的数据就是所需要的分区数据。 常用的分区字段有:按时间分区,按业务分区等。 Hive 是比分区更细粒度的数据划分,可以指定的某一列,让该列数据 ...

Thu Sep 03 01:35:00 CST 2020 0 665
Hive为什么要

对于每一个table)或者分区, Hive可以进一步组织成,也就是说是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行的组织。Hive采用对列值哈希,然后除以个数求余的方式决定该条记录存放在哪个当中。 把(或者分区)组织成(Bucket)有两个理由: (1)获得更高 ...

Wed Dec 26 21:24:00 CST 2018 0 1065
hive原理

套话之分的定义:   是对列值取哈希值的方式,将不同数据放到不同文件中存储。对于 hive 中每一个、分区都可以进一步进行。 列的哈希值除以个数来决定每条数据划分在哪个中。(网上其它定义更详细,有点绕,结合后面实例) 适用场景:数据抽样( sampling ...

Fri Oct 25 19:33:00 CST 2019 0 429
hive

套话之分的定义:   是对列值取哈希值的方式,将不同数据放到不同文件中存储。对于 hive 中每一个、分区都可以进一步进行。 列的哈希值除以个数来决定每条数据划分在哪个中。(网上其它定义更详细,有点绕,结合后面实例) 适用场景:数据抽样( sampling ...

Mon Aug 13 22:55:00 CST 2018 0 745
Hive之BUCKET详解

参考:https://www.jianshu.com/p/9075ccd0bfba Bucket 1.对于每一个table)或者分区(partition), Hive可以进一步组织成,也就是说是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行的组织。Hive采用对列值 ...

Thu Nov 14 23:46:00 CST 2019 0 656
 
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