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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【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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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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hive 分桶表
原创
2022-12-28 15:24:39
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分桶表先创建分桶表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。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围 划分。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。 分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。先创建分桶表数据准备建表以sid分桶，分四桶create table stu_buck(sid int,subject string,score int)clustered by (sid)in
原创
2021-08-03 10:09:14
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一：简介分桶规则：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。分桶语法：创建表时使用clustered子句指定要分桶的字段和分桶的数量，也可以指定排序。clustered by(字段名) sorted by (排序字段) into 数量 buckets二：示例1. 创建分桶表create table tbl_bucket(...
原创
2023-05-16 00:04:29
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#创建分桶表
create table stu_buck(sno int,sname string,sex string,sage int,sdept stri
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2022-04-13 13:33:40
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1.创建桶表,用id进行分桶，分3个桶，行结束符用","
$hive>create table t6(id int,name string,age int) clustered by (id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by ','
2.加载数据到桶表，按照桶id进行hash存储到不同的文件中。
$hive&g
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2023-06-20 21:56:14
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实验4Hive分区表和桶表实验目的及要求了解Hive的基本操作。了解Hive的分区表与桶表的区别。掌握表中数据的导入和导出的方法。实验系统环境及版本Linux Ubuntu 20.04JDK1.8Hadoop3.1.0MySQL8.0.28Hive3.1.2实验任务表的创建、修改、删除。表中数据的Hive表中数据的导入和导出。表分区与桶表的创建、修改和删除。实验内容及步骤Hive分区表的操作创建分
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2023-08-11 22:22:44
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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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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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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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1.列裁剪分区裁剪尽可能早地过滤掉尽可能多的数据量，避免大量数据流入外层SQL。列裁剪：在列存格式下（RCFile），列裁剪可以是我们只获取需要的列的数据，减少数据输入。分区裁剪：分区在hive实质上是目录，分区裁剪可以方便直接地过滤掉大部分数据。2.表分桶 对于表或分区Hive可以进一步组织成桶，桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive的桶是针对某一
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2023-10-18 20:18:19
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一、分桶1.1介绍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。2.原理Hive中：按照分桶字段的hash值去模除以分桶的个数。3.作用1、方便抽样。 使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时
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2023-07-14 23:09:00
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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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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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