原文:選擇分桶字段和計算分桶的正確方法

一 選出合理的分桶字段。 可以拿 字段中重復值最多的記錄數 表的總記錄數 的值作為是否可以作為分桶字段的依據。 查詢字段中重復值最多的記錄數: COL COUNT select column ,count cnt from table name group by column order by cnt desc limit 查詢表的總記錄數 TOTAL COUNT select count fr ...

2019-02-21 18:04 2 1240 推薦指數:

查看詳情

hive表bucketed table字段選擇與個數確定

為什么 (1)獲得更高的查詢處理效率。為表加上了額外的結構,Hive 在處理有些查詢時能利用這個結構。具體而言,連接兩個在(包含連接列的)相同列上划分了的表,可以使用 Map 端連接 (Map-side join)高效的實現。比如JOIN操作。對於JOIN操作兩個表有一個相同的列 ...

Wed Aug 07 06:14:00 CST 2019 0 1215
[code]tensorflow

獲取ID 特征轉one-hot格式 新版本 見 tf.raw_ops.Bucketize ...

Wed Oct 14 20:20:00 CST 2020 0 432
Hive的

概述】   Hive表 分區的實質是 目錄(將超大表的數據按指定標准細分到指定目錄),且分區的字段不屬於Hive表中存在的字段的實質是 分文件(將超大文件的數據按指定標准細分到文件),且字段必須在Hive表中存在。   的意義在於 ...

Mon Sep 13 06:40:00 CST 2021 0 254
Hive 分區和

分區 Hive分區是指按照數據表的某列或某些列分為多個區,區從形式上可以理解為文件夾,這樣可以實現取數據的時候,某個分區取出來的數據就是所需要的分區數據。 常用的分區字段有:按時間分區,按業務分區等。 Hive 是比分區更細粒度的數據划分,可以指定表的某一列,讓該列數據 ...

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

對於每一個表(table)或者分區, Hive可以進一步組織成,也就是說是更為細粒度的數據范圍划分。Hive也是針對某一列進行的組織。Hive采用對列值哈希,然后除以的個數求余的方式決定該條記錄存放在哪個當中。 把表(或者分區)組織成(Bucket)有兩個理由: (1)獲得更高 ...

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

套話之分的定義:   表是對列值取哈希值的方式,將不同數據放到不同文件中存儲。對於 hive 中每一個表、分區都可以進一步進行。 列的哈希值除以的個數來決定每條數據划分在哪個中。(網上其它定義更詳細,有點繞,結合后面實例) 適用場景:數據抽樣( sampling ...

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

套話之分的定義:   表是對列值取哈希值的方式,將不同數據放到不同文件中存儲。對於 hive 中每一個表、分區都可以進一步進行。 列的哈希值除以的個數來決定每條數據划分在哪個中。(網上其它定義更詳細,有點繞,結合后面實例) 適用場景:數據抽樣( sampling ...

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

參考:https://www.jianshu.com/p/9075ccd0bfba Bucket 1.對於每一個表(table)或者分區(partition), Hive可以進一步組織成,也就是說是更為細粒度的數據范圍划分。Hive也是 針對某一列進行的組織。Hive采用對列值 ...

Thu Nov 14 23:46:00 CST 2019 0 656
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM