hive 内部表与外部表的区别按照管理权限分为：内部表和外部表 区分原理: 真实表数据的管理权限 是 hive 内部所有 ， 还是 hdfs 所有（external table）hive 默认创建内部表, 若建表指定 external 则创建外部表两者之间的区别:删除内部表，删除表元数据和数据 删除外部表，只删除元数据，不删除实际表中的数据两者使用场景:如果一份数据仅仅只是使用 Hive 做统计分
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2023-07-13 21:10:30
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首先，在hive中为什么要分桶？？：单个分区或者表中的数据量越来越大，当分区不能更细粒度的划分数据时，会采用分桶的技术将数据更加细粒度的划分和管理。分区和分桶的区别：分区：一个分区在表目录之中就是目录下的一个文件，在表中的字段因为是伪列，所以定义分区的时候应该加上对应的字段类型。例如：create table table_test(id int,name string)partitioned by
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2023-08-18 23:34:36
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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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一、hive分桶概述hive 分桶
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。
由列的哈希值除以桶的个数求余的方式来决定每条数据划分在哪个桶中。
适用场景：
数据抽样（ sampling ）、map-join数据抽样：数据抽样要保证数据的均匀性，而不是一部分极端的数据，分桶表是对列值取哈希值的方
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2023-07-14 23:08:43
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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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一 分桶和抽样查询1 分桶表数据存储对 Hive 表分桶可以将表中记录按分桶键(字段)的 hashcode 值分散进多个文件中 ,这些小文件称为桶 .分区表和分桶表的区别 : 分区表 : 1) 分区针对的是数据的存储路径 . 2) 分区表实际上就是对应一个H
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2023-09-08 18:38:58
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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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2023-09-01 16:27:00
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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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目录一、分区和分桶的概念分区：分桶：二、分区实现1、创建分区按年创建分区t1：按年月创建分区t2：2、向分区添加数据向年分区t1中添加数据向年月分区t2添加数据3、效果如下年分区：年月分区：三、分桶的实现1、分桶之前要执行命令hive.enforce.bucketing=true;2、要使用关键字clustered by 指定分区依据的列名，还要指定分为多少桶3、向桶中插入数据：4、查看桶信息：5
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2023-09-08 18:39:55
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把表或分区划分成bucket有两个理由 1，更快，桶为表加上额外结构，链接相同列划分了桶的表，可以使用map-side join更加高效。 2，取样sampling更高效。没有分区的话需要扫描整个数据集。 3. 与分区不同的是，分区依据的不是真实数据表文件中的列，而是我们指定的伪列，但是分桶是依据数据表中真实的列而不是伪列。所以在指定分区依据的列的时候要指定列的类型，因为在数据表文件中不存在这个列
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2023-07-12 12:50:31
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前言本篇笔记主要是记录对hive中的分桶查询和抽样查询的知识点。正文先创建分桶表，按照id的值将数据分成8桶。create table if not exists t(
id int,
name string,
age int
)
clustered by (id) into 8 buckets
row format delimited fields terminated by '
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2023-09-20 04:47:03
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分区表在Hive Select查询中，一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。 分区表指的是在创建表时，指定partition的分区空间。分区语法 create table tablename name string )
原创
2022-02-17 17:17:17
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分区表在Hive Select查询中，一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。 分区表指的是在创建表时，指定partition的分区空间。分区语法 create table tablename name string ) partitioned by(key type,…）create table if not exists employees(name st
原创
2021-07-06 16:37:19
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# Hive 分桶分区
Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，它可以将结构化的数据映射到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上，并提供类似于 SQL 的查询语言（HiveQL）对数据进行分析和处理。在 Hive 中，分桶和分区是两种常见的数据组织方式，可以提高查询性能和数据管理效率。
## 分桶（Bucketing）
分桶是将表的数据划分为固定数量的桶（Bucket），每
SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题，分桶其实就是把大表化成了“小表”，然后 Map-Side Join 解决之，这是典型的分而治之的思想。在聊 SMB Join 之前，我们还是先复习下相关的基础概念。1、Hive 分区表在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partitio
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2023-07-14 23:10:24
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前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器.*). 分区（静态、动态） Hive没有索引, 查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工
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2023-08-24 10:29:32
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分区分区概念在逻辑上分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会将数据按照分区键的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。其中需要注意的是分区键的值不一定要基于表的某一列（字段），它可以指定任意值，只要查询的时候指定相应的分区键来查询即可。我们可以对分区进行添加、删除、重命名、清空等操作。分为静态分区和动态分区两种，静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数
分区表 在Hive Select查询中。通常会扫描整个表内容，会消耗非常多时间做不是必需的工作。 分区表指的是在创建表时，指定partition的分区空间。 分区语法 create table tablename name string ) partitioned by(key type,…） cr
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2017-06-22 18:37:00
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一 什么是桶的概念，和分区有啥区别？对于每一个表或者分区，可以进一步细分成桶，桶是对数据进行更细粒度的划分。默认时对某一列进行hash，使用hashcode对 桶的个数求模取余，确定哪一条记录进入哪一个桶。Hive在查询数据的时候，一般会扫描整个表的数据,会消耗很多不必要的时间。有些时候，我们只需要关心一部分数据,比如WHERE子句所接的查询条件，那这时候这种全表扫描的方式是很影响性能的。从而引入
Hive语法(四) 文章目录Hive语法(四)分桶Bucket插入数据抽样 tablesample百分比抽样大小抽样行数抽样分桶抽样未分桶的表已分桶的表Hive侧视图（Lateral View） 分桶Bucket对于每一个表或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说分桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive会计算桶列的哈希值再以桶的个数取模来计算某条记录属于那个桶。把表（或者分区）组织成桶（B
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2023-09-20 06:12:54
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