深入理解Hive分区与分桶Hive分区Hive分桶分区又分桶Join底层MapReduce实现Common JoinMap Join高阶聚合函数with cubegrouping setsrollup 分区与分桶Hive分区在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partition概念。分区表指的是在
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2023-09-20 06:13:13
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一、Hive分区(一)、分区概念：为什么要创建分区：单个表数据量越来越大的时候，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partition概念。(1)、Hive的分区和mysql的分区差异：mysql分区是将表中的字段拿来直接作为分区字段，而hive的分区则是分区字段不在表中。(2)、怎么分区：根据业务
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2023-07-04 14:22:28
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目录： 4.2.1 Load文件数据到表中 4.2.2查询的数据插入到表中 4.2.3将Hive查询的结果存到本地Linux的文件系统目录中 4.2.4通过SQL语句的方式插入数据 4.2.5 UPDATE 4.2.6 Delete 4.2.7 Merge 4.3.2WHERE子句 4.3.4基于分区的查询 4.3.5 HAVING子句 4.3.6 LIMIT子句 4.3.7 Group By语法
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2024-06-19 07:36:46
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本篇概览本文是《hive学习笔记》系列的第四篇，要学习的是hive的分区表，简单来说hive的分区就是创建层级目录的一种方式，处于同一分区的记录其实就是数据在同一个子目录下，分区一共有两种：静态和动态，接下来逐一尝试；静态分区（单字段分区）先尝试用单个字段分区，t9表有三个字段：名称city、年龄age、城市city，以城市作为分区字段：建表：create table t9 (name strin
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2023-09-01 19:27:31
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1.分区表简介当数据量很大时，一张表已经不适合装载全部数据（严重影响性能），同时很多场景的查询操作都是对部分数据的查询，这时我们需要对数据按一定规则进行分表。RDBMS:NOSQL：hive是设置分区的字段，对数据进行分区扩展1：大数据的瓶颈之一是IO，IO分为disk、network两类，hive通过设置分区能大大降低disk的消耗，生产上几乎是分区表。2.分区表创建以及使用2.1语法CREAT
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2023-07-06 22:10:51
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Hive分区（Partition）分区主要用于提高性能 分区列的值将表划分为一个个的文件夹 查询时语法使用"分区"列和常规列类似 查询时Hive会只从指定分区查询数据，提高查询效率 注： 由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。 所以可以这样理解，当我们在插入数据的时候指定分区，其实就是新建一个目录或者子目录，或者在原
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2023-09-08 18:38:25
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分区表 在Hive Select查询中，一般会扫描整个表内容(HDFS上文件的内容)，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。 庞大的数据集可能需要耗费大量的时间去处理。在许多场景下，可以通过分区或切片的方法减少每一次扫描总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 数据会依照单个或多个列进行分区，通常按照时间、地域或者是商业
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2023-05-29 15:39:21
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一，什么是分区表以及作用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。 &
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2023-10-22 17:39:23
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一、基本概念 hive中分区表分为：范围分区、列表分区、hash分区、混合分区等。 分区列：分区列不是表中的一个实际的字段，而是一个或者多个伪列。翻译一下是：“在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据”，这个概念十分重要，要记住，后面是经常用到。1.1 创建数据表 下面的语句创建了一个简单的分区表： create table partition_tes
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2024-02-02 15:32:37
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简介为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。分区是表的部分列的集合，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，这对于提高查找效率很有帮助。分区是一种根据“分区列”（partition column）的值对表进行粗略划分的机制。Hive中每个分区对应着表很多的子目录，将所有的数据按照分区列放入到不同的子目录中去。 为什么要分区？庞
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2023-07-12 10:39:41
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摘录自《Hadoop 权威指南》Hive 把表组织成分区（partition）。这是一个根据分区列（partition column，如日期）的值对表进行粗略划分的机制。使用分区可以加快数据分片（slice）的查询速度。表或分区可以进一步分为桶（bucket）。它会为数据提供额外的结构以获得更高效的查询处理。例如，通过根据用户 ID 来划分桶，可以在所有用户集合的随机样本上快速计算基于用户的查询。
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2023-08-18 23:31:52
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Hive分区与分桶： Hive分区概念Hive分桶概念Hive同时分区和分桶在使用sqoop进行Hive与关系数据库的导入导出时，在sqoop的命令中看到有对Hive分区进行指定的参数，之前对Hive了解并不够细致，今天就专门对Hive的分区和分桶两个概念进行的实验。
在正文开始之前，先讲一下我对Hive分区、分桶的理解。这个东西吧，其实就是一种物理上的“索引”，将总数据按规则分装到各个小区中并打
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2023-07-12 10:32:54
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hive的数据查询一般会扫描整个表，当表数据太大时，就会消耗些时间，有时候我们只需要对部分数据感兴趣，所以hive引入了分区的概念
hive的表分区区别于一般的分布式分区（hash分区，范围分区，一致性分区），hive的分区是比较简单的。他是根据hive的表结构，分区的字段设置将数据按目录存放起来，相当于简单的索引
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2023-07-27 08:43:55
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windows分区的理解
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精选
2013-04-09 17:16:12
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HIVE 动态分区的一个坑在hive sql中使用动态分区非常方便，也比较常用，但是在使用的过程中会带来一些问题，比如：在一段sql语句中我需要指定两个字段当做动态分区，一个字段的基数为7，另一个为4，这就是28个分区，我们的sql语句的最后一个job是一个仅有map阶段的任务，数据量大有4000个map，这种情况下map任务在往hive分区中写的时候，每个map几乎都要产生28个文件，这样就会产
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2023-08-16 18:41:08
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Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不同。传统数据库的分区方式：就oracle而言，分区独立存在于段里，里面存储真实的数据，在数据进行插入的时候自动分配分区。Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。所以可以这样理解，当我们在插入数据的时候指定分区，其实就是新建一个目录或者子目录，或者在原有的目录...
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2018-05-04 18:21:08
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01.请慎重使用COUNT(DISTINCT col);原因：distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成一个类似hash的结构，速度是十分的块；但是在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发生OOM解决方案：所以，可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT
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2024-05-14 13:40:09
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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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Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不同。传统数据库的分区方式：就oracle而言，分区独立存在于段里，里面存储真实的数据，在数据进行插入的时候自动分配分区。Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名
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2022-04-22 16:07:07
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Hive 进阶 建表语句 分区 分桶 视图一、建表出错不想drop跑路的万能语句1.修改hive表结构 - alter table常用2.insert overwrite3.`注意`二、Hive建表高阶语句CTAS - as select方式建表CTE(CATS with Common Table Expression )Like创建临时表三、Hive分区（Partitions）静态分区实例动态
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2023-08-18 22:30:36
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