概述】  Hive分区的实质是目录(将超大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中存在的字段;的实质是分文件(将超大文件的数据按指定标准细分到文件),且的字段必须在Hive中存在。   的意义在于:可以提高多表join的效率(因为通过分已经将超大数据集提取出来了。假如原数据被分了4个,此时2join的时候只需要读取符合条件的一个
转载 2023-07-14 19:21:08
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# Hadoop排序:高效数据处理的先锋 随着大数据时代的来临,Hadoop作为一种广泛应用于处理和存储海量数据的框架,日益受到关注。在Hadoop中,排序(Sorting and Bucketing)是一种重要的技术,能够有效地管理和分析数据。在这篇文章中,我们将探讨Hadoop的排序机制以及具体的实现方式,通过代码示例加深理解。 ## 什么是排序? 排序可以理解为在数
原创 11月前
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# Hadoop如何 Hadoop是一个开源的分布式计算框架,被广泛应用于大规模数据处理和分析。在Hadoop中,数据通常以文件的形式存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。为了提高数据处理的性能,Hadoop可以将大文件分割成若干个更小的块,并将这些块分布在不同的节点上进行并行处理。(Bucketing)是一种Hadoop提供的机制,用于在数据存储过程中对数据进行划分和组织。本
原创 2023-08-29 12:50:11
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书写格式[CLUSTERED BY (col_name, col_name, …) 的字段,是从的普通字段中来取 [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], …)] INTO num_buckets BUCKETS] 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。表意义
转载 2023-10-12 10:10:22
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Hive 一.概述和分区的区别 ?如何创建的作用 ?二. 补充:通用的 join 优化(1)空key过滤(2)空key转换三. 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 join 大(二)中表 join 大(三)大 join 大 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。
一、1、建表语句create table test_bucket_sorted ( id int comment 'ID', name string comment '名字' ) comment '测试' clustered by(id) sorted by (id) into 4 buckets ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\
转载 2024-06-05 13:02:30
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数据存储 分区针对的是数据的存储路径;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。  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,通过直接导入数据文件的方式准备数据001 s1 002 s2 003 s3 004
转载 2023-07-12 12:41:56
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首先准备三台一样的虚拟机,配置好相关设置集群部署规划注意:NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器 注意:ResourceManager也很消耗内存,不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。1、配置集群(1)配置:hadoop-env.sh 如果是从搭建好的伪分布式拷贝过来的hadoop,因为已经配置过,可以直接跳过,如果是新
Hive2.1 业务场景数据的适用场景: 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) 是将数据集分解为更容易管理的若干部分的另一种技术。 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
转载 2023-07-23 23:12:53
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套话之分的定义:  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、分区都可以进一步进行。列的哈希值除以的个数来决定每条数据划分在哪个中。(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 干货之分怎么:1.开启支持set hive.enforce.bucketing=true
转载 2023-07-13 21:45:58
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hive把组织成分区,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, 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 : 1、提高join查询的效率(用字段做连接字段) 2、提高采样的效率数据的适用场景: 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
hive
原创 2022-12-28 15:24:39
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MapReduce基本原理输入数据是怎么来的Hadoop将我们的输入数据划分为等长的数据块,被称为输入的分片,Hadoop为每个分片构建一个map任务,并用该任务来运行用户自定的map函数来处理分片中的每一条记录,map结果就是每一条记录输出的结果。负载均衡每个分片所需的时间少于处理输入数据所花的时间。因此,如果并行的处理每个分片,且每个分片的数据比较,那么整个处理过程将获得更好的负载均衡。因为我
#创建 create table stu_buck(sno int,sname string,sex string,sage int,sdept stri
转载 2022-04-13 13:33:40
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实验4Hive分区实验目的及要求了解Hive的基本操作。了解Hive的分区的区别。掌握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实验任务的创建、修改、删除。中数据的Hive中数据的导入和导出。分区与的创建、修改和删除。实验内容及步骤Hive分区的操作创建
1.创建,用id进行3个,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,按照id进行hash存储到不同的文件中。 $hive&g
转载 2023-06-20 21:56:14
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先创建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。对于一张或者分区,Hive 可以进一步组织成,也就是更为细粒度的数据范围 划分。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;针对的是数据文件。先创建数据准备建以sidcreate 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:简介规则:对分字段值进行哈希,哈希值除以的个数求余,余数决定了该条记录在哪个中,也就是余数相同的在一个中。语法:创建时使用clustered子句指定要的字段和的数量,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create table tbl_bucket(...
原创 2023-05-16 00:04:29
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# MySQL MySQL是一种用于优化大型数据查询性能的技术。当数据的记录数量较大时,查询性能可能会受到影响,因为MySQL需要扫描整个来找到匹配的记录。通过将数据划分为多个分区(也称为),以提高查询效率。本文将介绍MySQL的概念、使用方法和实例。 ## 什么是? MySQL是将大型数据划分为更小的分区的一种方法。每个分区包含中的一部分数据
原创 2023-07-22 07:15:46
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大猪 见很多文章都写了Hbase如何设计rowkey避免热点问题,就连 大猪 的文章也写过这样的优化,但是只说到了优化的点上,那如何读取呢?刚才就有一位老朋友跟我说他的方案,他是做了16个预分区,然后就把16个分区的数据使用spark的union起来,组成16个RDD,牛批的孩子,看到他这么干,我得写篇文章出来探讨一下这个问题了。Rowkey设计在设计Hbase的ro
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