Hive将表划分为分区(partition)表和分桶(bucket)表。 分区表在加载数据的时候可以指定加载某一部分数据，并不是全量的数据，可以让数据的部分查询变得更快。分桶表通常是在原始数据中加入一些额外的结构，这些结构可以用于高效的查询，例如，基于ID的分桶可以使得用户的查询非常的块。Hive分区表一、分区表1.1 概念Hive分区是将数据表的某一个字段或多个字段进行统一归类，而后存储在在hd
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2023-08-31 21:52:48
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一、分区表概念： 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备注：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。使用场景：
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2023-07-06 17:25:09
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# 使用 DataFrame 重写 Hive 分区表的方案
在大数据处理的框架中，Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具。尤其是在数据处理与查询中，分区表能够显著提高查询性能。如何将 Pandas DataFrame 或 Spark DataFrame 的数据覆盖（overwrite）到 Hive 分区表，是一种常见的需求。
## 问题背景
考虑一个场景，我们有一个销售数据的 DataFra
分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
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2023-07-12 10:34:04
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1. 建立分区表 create table单分区表：其中分区字段是partdate，注意分区字段不能和表字段一样，否则会报重复的错create table test_t2(words string,frequency string) partitioned by (partdate string) row format delimited fields terminated by '\1';多分区
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2023-05-23 21:08:22
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目录一、分区表1.分区表的基本操作2.创建二级分区数据修复3.动态分区二、分桶表一、分区表 Hive中的分区表就是分目录，分区表对应的就是HDFS文件系统上的独立的文件夹，分区就是把一个大的数据根据某些条件分成几个小的数据集。1.分区表的基本操作//创建一个分区表，注意day作为分区字段不能存在于表中
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2023-08-18 22:39:17
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第 7 章 分区表和分桶表1. 分区表(生产环境用的非常多)1.1 分区表基本操作1.2 二级分区1.3 动态分区调整2. 分桶表（了解，有印象即可）3. 抽样查询 1. 分区表(生产环境用的非常多)1.1 分区表基本操作1）创建分区表语法 注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看作表的伪列。2）加载数据到分区表中注意：分区表加载数据时，必须指定分区3）查询分区表中数据4）增加分
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2023-07-24 15:23:08
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一、为什么要创建分区表1、select查询中会扫描整个表内容，会消耗大量时间。由于相当多的时候人们只关心表中的一部分数据， 故建表时引入了分区概念。2、hive分区表:是指在创建表时指定的partition的分区空间，若需要创建有分区的表， 需要在create表的时候调用可选参数partitioned by，详见表创建的语法结构。二、实现创建、删除分
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2023-06-15 08:14:31
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1、将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个：registerTempTable(tableName: String): Unit，insertInto(tableName: String): UnitinsertInto(tableName: String, overwrite: Boolean): Unitsav...
原创
2022-01-07 17:33:40
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hive 中 经常用到的 map类型mapString:String其中 map中各元素的切分方式 通过 colelction.delime 确定问题：找了网上 没找到其修改colelction.delime 的方式 所以打起了 修改元数据的方式记录小 最后定为SERDE_PARAMS 定义了表中 字段切割方式 通过修改此表 修改了 colelction.delime 的切分方式。然后重新加载分区
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2024-01-23 21:34:22
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Hive分区表和分桶表分区分区的基本操作创建二级分区动态分区分区分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所 有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据 集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率 会提高很多。分区的基本操作将下列数据存入分区表data_2021032110 ACCOUNTING 170020 RESEARCH 1800data_202103
原创
2021-08-03 10:09:20
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文章目录1 查询1.1 基本查询（Select...From）1.1.1 全表和特定列查询1.1.2 列别名1.1.3 算术运算符1.1.4 常用函数1.1.5 Limit 语句1.1.6 Where 语句1.1.7 比较运算符（Between / In / Is Null）1.1.8 Like和RLike1.1.9 逻辑运算符（And / Or / Not）1.2 分组1.2.1 Group
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2023-10-03 11:31:13
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1、将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个：registerTempTable(tableName: String): Unit，insertInto(tableName: String): UnitinsertInto(tableName: String, overwrite: Boolean): Unitsav...
原创
2021-06-21 15:57:21
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Hive进阶篇（八）Hive查询调优*一、JOIN优化 1.Reduce Side Join在Reduce中做Join2.Map Join在Map阶段就Join好,省略了Reduce阶段 -------------------------------------------------------- 分桶介绍 ----------------
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2024-02-02 12:47:01
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hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区、列表分区、hash分区、混合分区等)。分区列也不是表中的一个实际的字段
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2022-06-20 09:06:30
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一：简介分区表就是根据指定字段的值进行分类、分组，字段值相同的分为一类然后存储在一个单独的HDFS文件中，多个类就存储在多
原创
2023-05-16 00:04:47
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1.分区表的介绍在Hive中处理数据时，当处理的一张表的数据量过大的时候，每次查询都是遍历整张表，显然对于计算机来说，是负担比较重的。所以我们可不可以针对数据进行分类，查询时只遍历该分类中的数据，这样就能有效的解决问题。所以就会Hive在表的架构下，就会有分区的这个概念，就是为了满足此需求。 分区表的一个分区对应hdfs上的一个目录。 分区表包括静态分区表和动态分区表，根据分区会不会自动创建来区分
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2023-06-28 13:56:08
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# SparkSQL DataFrame 写入 Hive 分区表 性能优化
## 概述
在实际的数据处理工作中，我们经常会遇到需要将SparkSQL DataFrame写入Hive分区表的情况。为了提高性能，我们需要优化写入过程。本文将详细介绍如何实现SparkSQL DataFrame写入Hive分区表的性能提升。
## 流程概览
下表展示了实现“SparkSQL DataFrame 写入
原创
2024-05-15 06:38:45
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备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录一.Hive分区表概述二.静态分区2.1 单分区测试2.2 多分区测试三.动态分区3.1 动态分区测试3.2 动态分区和静态分区混合使用四.分区的其它操作4.1 恢复分区4.2 归档分区4.3 交换分区参考 一.Hive分区表概述数据分区的概念以及存在很久了，通常使用分区来水平分散压力，将数据从物理上移到和使用最频繁的用户更近的地方，以及实现其目的。 h
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2023-07-13 16:58:59
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数据库分区的主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间，主要包括两种分区形式：水平分区与垂直分区。水平分区是对表进行行分区。而垂直分区是对列进行分区，一般是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，常用的是水平分区.
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2023-07-12 10:33:38
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