# Hadoop如何分桶
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。分桶（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
102阅读
数据切片问题：先给不懂得同学解释一下概念：数据块Block：是HDFS物理数据块，一个大文件丢到HDFS上，会被HDFS切分成指定大小的数据块，即Block数据切片：数据切片是逻辑概念，只是程序在输入数据的时候对数据进行标记，不会实际切分磁盘数据 Mapper的数量是由切片数量，解释如下切片1： 假设文件大小为300M，切片大小为100M，BlockSize为128M，则第一
转载
2023-06-15 06:32:14
138阅读
# Hadoop排序分桶：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，排序分桶（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的排序分桶机制以及具体的实现方式，通过代码示例加深理解。
## 什么是排序分桶？
排序分桶可以理解为在数
【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
转载
2023-07-14 19:21:08
316阅读
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
转载
2023-09-06 10:06:29
40阅读
目录前言一、十几年之前1.Hadoop问世2.IO瓶颈二、十几年发展过程1.Hadoop的优化2.发展过程中的问题2.1.算力的浪费2.2.数据倾斜2.3.运维复杂三、十几年发展后1.网络、磁盘性能提升2.存算分离逐步发展2.1.独立部署HDFS及存在的问题2.2.对象存储替代HDFS及存在的问题2.3.新一代的存算分离总结 前言在大数据领域经常听到的一个词就是存算分离，下面向大家简单介绍下存算
转载
2023-08-21 18:23:11
64阅读
排序排序时MapReduce框架中最重要的操作之一；该行为是默认行为，不管逻辑上是否需要； 在MapTask和ReduceTask中都会对数据 按照Key 进行排序；MapTask中的两次排序环形缓冲区达到阈值，对缓冲区中数据进行快排，然后再溢写到磁盘Map处理完数据后，对磁盘上所有缓冲区溢写产生的 分区且区内有序的数据文件进行合并，采用归并排序，合并成一个大的分区且有序的文件ReduceTask
转载
2023-09-27 19:15:10
158阅读
1TB（或1分钟）排序的冠军
作为分布式数据处理的框架，集群的数据处理能力究竟有多快？或许1TB排序可以作为衡量的标准之一。
1TB排序，就是对1TB（1024GB，大约100亿行数据）的数据进行排序。2008年，
Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名
，排序1TB数据耗时209秒。后来，
1TB排序被1分钟排序所取代
，1分钟排序指的是在一分钟内尽可能
转载
2024-07-26 11:17:07
33阅读
一、Hadoop简介Hadoop：一个分布式系统基础架构，适合大数据的分布式存储与计算平台。两个核心项目：HDFS、MapReduceHDFS：分布式文件系统，主要解决分布式的存储问题。MapReduce：并行计算框架，主要解决分布式的计算问题。Hadoop的特点：高可靠、高扩展、高性能、高容错、低成本Hadoop架构：在MapReduce中一个准备提交的应用程序成为作业（job），从一个
转载
2023-07-12 12:16:17
45阅读
1 什么是分桶上一篇说到了分区，分区中的数据可以被进一步拆分成桶，bucket。不同于分区对列直接进行拆分，桶往往使用列的哈希值进行数据采样。在分区数量过于庞大以至于可能导致文件系统崩溃时，建议使用桶。hive使用对分桶所用的值进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。 2 如何分桶首先，在建立桶之前，需要设
转载
2023-06-12 20:28:26
190阅读
分桶表书写格式[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]
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。分桶表意义分桶将
转载
2023-10-12 10:10:22
114阅读
Hadoop桶是指在Hadoop存储机制中，尤其是在对象存储系统，如Amazon S3上，桶（bucket）用于存储数据文件和其他相关元数据的容器。当遇到“Hadoop桶”类型的问题时，通常涉及到数据无法读写、权限设置错误，或者桶的配置不当等情况。本篇博文将详细记录解决“Hadoop桶”问题的整个过程，包括环境准备、配置详解、验证测试等步骤。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件
一、Hadoop原理 1.核心：HDFS(存储)、MapReduce(分析) 解决大量数据存储与处理的问题 离线分析：hive
转载
2024-04-02 15:03:28
51阅读
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
转载
2023-07-23 23:12:53
437阅读
# 如何确定Hive分桶应该分多少桶
## 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL类似的查询语言来分析大规模数据。Hive分桶是一种数据分区技术，通过将数据划分为几个桶，可以提高查询性能，并减少数据的扫描量。然而，对于新手来说，确定Hive分桶应该分多少桶可能是一个具有挑战性的任务。在本文中，我将向你介绍确定Hive分桶数量的步骤，并提供相应代码示例以帮助你解决这个
原创
2024-01-27 12:56:31
322阅读
# Hive分桶数如何确定？
在Hive中，分桶是一种数据分区的方法，它将数据分散存储到特定数量的文件或目录中，以提高查询性能。然而，确定Hive分桶数并不是一件简单的任务，它需要综合考虑数据量、查询需求和硬件资源等因素。本文将介绍如何确定Hive分桶数，并通过一个实际问题和示例来说明。
## 确定Hive分桶数的因素
确定Hive分桶数的主要因素有以下几个：
### 1. 数据量
首先
原创
2023-07-31 17:21:48
551阅读
# 项目方案：Hive如何选择分桶数量
## 1. 介绍
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。在Hive中，分桶是一种将表数据水平划分为多个块的技术。选择适当的分桶数量可以提高查询性能和效率。本项目方案将讨论如何选择Hive分桶数量的问题，并提供一种基于数据统计的方法。
## 2. 确定分桶数量的重要性
选择合适的分桶数量对于查询性能至关重要。如果分桶数量过少，
原创
2023-08-20 06:43:04
428阅读
一、分桶及抽样查询1、分桶表创建---------------------------------------
hive (db_test)> create table stu_buck(id int,name string)
> clustered by(id)
> into 4 buckets
[b][color=green][size=x-large]不得不说，Hadoop确实是处理海量离线数据的利器，当然，凡是一个东西有优点必定也有缺点，hadoop的缺点也很多，比如对流式计算，实时计算，DAG具有依赖关系的计算，支持都不友好，所以，由此诞生了很多新的分布式计算框架，Storm，Spark，Tez，impala，drill，等等，他们都是针对
转载
2023-07-14 16:31:56
52阅读
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
转载
2023-07-14 23:09:00
112阅读
