Hive 分区表和分桶表
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,这样时间和性能的消耗都非常大。 分区为 HDFS 上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中。如果查询的 where 字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,
合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能。 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念,实际上这个概念非常常见。比如在我们常用的 Oracle 数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,
这时也可以对表进行分区。表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,就不必要每次都
扫描整张表,从而提升查询性能。 1.2 使用场景 通常,在管理大规模数据集的时候都需要进行分区,比如将日志文件按天进行分区,从而保证数据细粒度的划分,使得查询性能得到提升。 1.3 创建分区表 在 Hive 中可以使用 PARTITIONED BY 子句创建分区表。表可以包含一个或多个分区列,程序会为分区列中的每个不同值组合创建单独的数据目录。下面的我们
创建一张雇员表作为测试: CREATE EXTERNAL TABLE emp_partition( empno INT, ename STRING, job STRING, mgr INT, hiredate TIMESTAMP, sal DECIMAL(7,2), comm DECIMAL(7,2) ) PARTITIONED BY (deptno INT) -- 按照部门编号进行分区 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t" LOCATION '/hive/emp_partition'; 1.4 加载数据到分区表# 加载数据到分区表时候必须要指定数据所处的分区: # 加载部门编号为20的数据到表中 LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp20.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_partition PARTITION (deptno=20) # 加载部门编号为30的数据到表中 LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp30.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_partition PARTITION (deptno=30) 1.5 查看分区目录 这时候我们直接查看表目录,可以看到表目录下存在两个子目录,分别是 deptno=20 和 deptno=30,这就是分区目录,分区目录下才是我们加载的数据文件。 # hadoop fs -ls hdfs://hadoop001:8020/hive/emp_partition/
分区表一般在数据量比较大,且有明确的分区字段时使用,这样用分区字段作为查询条件查询效率会比较高。 Hive分区分为静态分区和动态分区 1、建表语句 静态分区和动态分区的建表语句是一样的。 create table test_partition ( id string comment 'ID', name string comment '名字' ) comment '测试分区' partitioned by (year int comment '年') ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ; 2、插入语句 2.1.1 insert into insert into table test_partition partition(year=2018) values ('001','张三'); insert into table test_partition partition(year=2018) values ('001','张三'); insert into table test_partition partition(year=2018) values ('002','李四'); 2.1.2 load data load data local inpath '/root/dkl/data/data.txt' into table test_partition partition (year =2018); load data local inpath '/root/dkl/data/data.txt' into table test_partition partition (year =2018); load data local inpath '/root/dkl/data/data.txt' into table test_partition partition (year =2017);
3、查看分区信息 show partitions test_partition;