Hive 分桶表一.概述分桶和分区的区别 ？如何创建分桶表 ？分桶表的作用 ？二. 补充：通用的 join 优化（1）空key过滤（2）空key转换三. 分桶表的作用2.1 数据的采样2.2 提升查询效率（多表join优化）（一）小表 join 大表（二）中表 join 大表（三）大表 join 大表 一.概述分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。 不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。
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2023-08-18 22:45:21
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【分桶概述】 Hive表分区的实质是分目录（将超大表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表中存在的字段；分桶的实质是分文件（将超大文件的数据按指定标准细分到分桶文件），且分桶的字段必须在Hive表中存在。 分桶的意义在于：可以提高多表join的效率（因为通过分桶已经将超大数据集提取出来了。假如原数据被分了4个桶，此时2表join的时候只需要读取符合条件的一个
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2023-07-14 19:21:08
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hive把表组织成分区，根据分区列对表进行粗略划分的机制，使用分区加快数据分片的查询速度分区在HDFS上的表现形式是一个目录， 分桶是一个单独的文件分区: 细化数据管理，直接读对应目录，缩小mapreduce程序要扫描的数据量 分桶： 1、提高join查询的效率（用分桶字段做连接字段） 2、提高采样的效率数据分桶的适用场景: 1> 分区提供了一个隔离数据和优化查询的便利方式，不过并非所有的数
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2023-08-29 20:51:26
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本文目录一、分桶表概述1.1、什么是分桶表？1.2、分桶表和分区表有啥区别？二、分桶表实战2.1、创建一个分桶表2.2、准备数据2.3、向分桶表导入数据2.3.1、错误导入示范（引出分桶的本质）2.3.2、正确导入示范（引出分桶规则）2.4、分桶抽样三、总结3.1、分桶表的优点3.2、常用操作3.3、分桶表的实质及与分区表的区别 一、分桶表概述1.1、什么是分桶表？分桶是将数据集分解成更容易
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2023-08-29 20:28:24
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对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，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。
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2023-07-12 10:35:20
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本文目录1.分区表Ⅰ.分区表基本操作1.创建分区表语句2.分区数据准备3.装载数据至指定分区4.数据查询Ⅰ.全表数据查询Ⅱ.单个分区数据查询Ⅲ.多个分区数据查询5.增加分区6.删除分区7.查看分区表有多少分区8.查看分区表结构Ⅱ.二级分区1.二级分区创建语句2.装载数据至指定分区3.查询二级分区数据Ⅲ.动态分区1.动态分区案例(通过案例来介绍)2.开启动态分区的几个参数设置Ⅳ.手工创建的分区目录
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2023-07-14 11:44:11
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为什么要用分桶表？单个分区或者表中的数据量越来越大，当分区不能更细粒的划分数据时，所以会采用分桶技术将数据更细粒度的划分和管理 分区提供了一个隔离数据和优化查询的便利的方式.但是当分区的数量过多时，会产生过多的小分区,这样会给namenode带来较大的压力.分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术.分桶的意义：1、为了保存分桶查询结果的分桶结构（数据已经按照分桶字段进行了hash散列）
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2024-04-21 08:13:02
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分区表hive可以转化成MR计算程序，当数据量多时，读取一整个目录下的所有文件来进行计算，因为数据量太大，所以就会变得特别慢。
在实际工作当中，我们一般有计算前一天的数据的需求，我们可以将前一天的数据放在一个文件夹下，专门来计算前一天的数据
hive的分区表大概也是通过分文件夹的形式，将每一天数据都分成一个文件夹，然后去查询数据的时候就可以查询一个文件夹下的数据，
减小数据范围，加快查询效率创建分
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2023-07-12 22:11:10
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文章目录1、Hive 分桶简介2、分桶原理3、Hive 分桶应用场景3.1 数据抽样3.2 map-side join4、Hive 创建分桶5、数据抽样6、提问的点 ① Hive 数据管理、内外表、安装模式操作② Hive：用SQL对数据进行操作，导入数据、清洗脏数据、统计数据订单③ Hive：多种方式建表，需求操作④ Hive：分区原因、创建分区、静态分区 、动态分区⑤ Hive：分桶的简介、
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2023-07-14 11:43:41
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文章目录Hive分桶：-Buckets一：为什么要分桶？：--对数据的垂直切分解决方案二：分桶有什么用？：三：分桶遵循什么原理？四：怎么分桶？：第一步：创建分桶表：第二步：设置分桶规则：第三步：必须用insert方式加载数据：(除非你把严格分桶模式关闭)五：都是为了提高查找效率，索引和分桶和分区？ Hive分桶：-Buckets一：为什么要分桶？：–对数据的垂直切分解决方案问这个前提是因为我们已
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2023-08-21 01:49:57
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桶表(bucket table): 原理: 分区表是按照经常查询的字段做不同的分区,查询时就可以按分区进行查了.这样可以减小全局扫描提高查询的速度.分区表的缺陷就是选定了分区字段之后,结果会造成数据偏差特别大,有的分区数据特别大,有的分区数据特别小,这个时候作业的整个查询时间就受制于分区中数据特别大的那个分区,对整个作业的运行效率是不好的. 桶表和分区表的区别在于:不是按照业务字段来进行分区
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2024-03-05 05:51:29
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套话之分桶的定义： 分桶表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 中每一个表、分区都可以进一步进行分桶。列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中。（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 ）、map-join 干货之分桶怎么分：1.开启支持分桶set hive.enforce.bucketing=true
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2023-07-13 21:45:58
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分桶表数据存储 分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。 分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。1．先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式准备数据001 s1
002 s2
003 s3
004
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2023-07-12 12:41:56
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一、分桶表1、建表语句create table test_bucket_sorted (
id int comment 'ID',
name string comment '名字'
)
comment '测试分桶'
clustered by(id) sorted by (id) into 4 buckets
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\
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2024-06-05 13:02:30
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前言学习总结一下Hive的分桶表。分桶规则：对分桶字段值进行哈希，哈希值除以桶的个数求余，余数决定了该条记录在哪个桶中，也就是余数相同的在一个桶中。优点：1、提高join查询效率 2、提高抽样效率1、建表通过 clustered by(字段名) into bucket_num buckets 分桶，意思是根据字段名分成bucket_num个桶create table test_bucket (
i
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2023-08-28 10:41:57
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对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，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（
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2023-07-14 11:43:26
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Hive分桶2.1 业务场景数据分桶的适用场景：
分区提供了一个隔离数据和优化查询的便利方式，不过并非所有的数据都可形成合理的分区，尤其是需要确定合适大小的分区划分方式
不合理的数据分区划分方式可能导致有的分区数据过多，而某些分区没有什么数据的尴尬情况（数据倾斜）
分桶是将数据集分解为更容易管理的若干部分的另一种技术。
分桶就是将数据按照字段进行划分，可以将数据按照字段划分到多个文件当中去。2.2
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2023-07-23 23:12:53
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hive 分桶表
原创
2022-12-28 15:24:39
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[CLUSTERED BY (col_name, col_name, …)分桶的字段，是从表的普通字段中来取[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], …)] INTO num_buckets BUCKETS]分时，也可以指定将每
原创
2022-07-04 11:42:49
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# Hive分桶表可能的作用有
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种广泛使用的数据仓库工具，它允许用户使用 SQL 类似的查询语言来操作和分析存储在 Hadoop 生态系统中的数据。在 Hive 中，分桶（Bucketing）是一种重要的表结构设计，它可以提高查询性能并提升数据管理的灵活性。本文将详细探讨 Hive 分桶表的作用，并通过代码示例和图示来帮助读者更好地理解这一概念。
