前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器.*). 分区（静态、动态） Hive没有索引, 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
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2023-08-24 10:29:32
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# Hive 分桶分区
Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，它可以将结构化的数据映射到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上，并提供类似于 SQL 的查询语言（HiveQL）对数据进行分析和处理。在 Hive 中，分桶和分区是两种常见的数据组织方式，可以提高查询性能和数据管理效率。
## 分桶（Bucketing）
分桶是将表的数据划分为固定数量的桶（Bucket），每
一 什么是桶的概念，和分区有啥区别？对于每一个表或者分区，可以进一步细分成桶，桶是对数据进行更细粒度的划分。默认时对某一列进行hash，使用hashcode对 桶的个数求模取余，确定哪一条记录进入哪一个桶。Hive在查询数据的时候，一般会扫描整个表的数据,会消耗很多不必要的时间。有些时候，我们只需要关心一部分数据,比如WHERE子句所接的查询条件，那这时候这种全表扫描的方式是很影响性能的。从而引入
Hive语法(四) 文章目录Hive语法(四)分桶Bucket插入数据抽样 tablesample百分比抽样大小抽样行数抽样分桶抽样未分桶的表已分桶的表Hive侧视图（Lateral View） 分桶Bucket对于每一个表或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说分桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive会计算桶列的哈希值再以桶的个数取模来计算某条记录属于那个桶。把表（或者分区）组织成桶（B
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2023-09-20 06:12:54
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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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一 分桶和抽样查询1 分桶表数据存储对 Hive 表分桶可以将表中记录按分桶键(字段)的 hashcode 值分散进多个文件中 ,这些小文件称为桶 .分区表和分桶表的区别 : 分区表 : 1) 分区针对的是数据的存储路径 . 2) 分区表实际上就是对应一个H
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2023-09-08 18:38:58
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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。把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（
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2023-09-01 16:27:00
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分桶是细粒度的，分桶是不同的文件。 分区是粗粒度的，即相当于，表下建立文件夹。分区是不同的文件夹。 桶在对指定列进行哈希计算时，会根据哈希值切分数据，使每个桶对应一个文件。 里面的id是哈希值，分过来的。 分桶，一般用作数据倾斜和数据抽样方面。由此，可看出是细粒度。 Hive 中创建分区表没有什么复杂的分区类
Hive-分区、分桶 分桶(bucket) 对某一列取哈希值，对桶的个数求模取余，根据余数决定该条记录进入哪一个桶 场景：小表关联大表时效果明显（Map Side Join），会把小表数据通过DistributedCache分发到各个Map Side,然后加载到内存和每一个Map任务处理的大表进行J
原创
2022-06-10 19:14:36
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# 实现 Hive 分区和分桶
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在 Hive 中实现分区和分桶。这是一个非常重要的概念，可以帮助你更高效地管理数据和提升查询性能。在本文中，我将详细介绍整个流程，并给出每一步需要执行的代码示例。
## 流程
首先，让我们看一下实现 Hive 分区和分桶的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Hive
把表或分区划分成bucket有两个理由 1，更快，桶为表加上额外结构，链接相同列划分了桶的表，可以使用map-side join更加高效。 2，取样sampling更高效。没有分区的话需要扫描整个数据集。 3. 与分区不同的是，分区依据的不是真实数据表文件中的列，而是我们指定的伪列，但是分桶是依据数据表中真实的列而不是伪列。所以在指定分区依据的列的时候要指定列的类型，因为在数据表文件中不存在这个列
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2023-07-12 12:50:31
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为什么要分桶？获得更高的查询处理效率在分区数量过于庞大以至于可能导致文件系统崩溃时，或数据集找不到合理的分区字段时，我们就需要使用分桶来解决问题了。分区中的数据可以被进一步拆分成桶，不同于分区对列直接进行拆分，桶往往使用列的哈希值对数据打散，并分发到各个不同的桶中从而完成数据的分桶过程。注意，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
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2023-07-12 20:49:44
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目录分区和分桶总结1、分区1、分区介绍2、分区表的操作3、动态分区2、分桶表1、分桶表介绍2、分桶表的操作3、分区表和分桶表的区别参考分区和分桶总结1、分区1、分区介绍由于数据量过于庞大，使用分区，可以并行的进行处理数据，有点类似于Hadoop当中的切片操作，将数据分开，然后并行去处理，避免去全表扫描。分区表在生产环境当中用的非常多。分区表实际上就是对应一个在HDFS(或者是其他分布式文件系统)文
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2023-09-20 04:57:25
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一、hive抽样，分区和分桶区别？1.分区Hive分区是指按照数据表的某列或某些列分为多个区，区从形式上可以理解为文件夹，比如我们要收集某个大型网站的日志数据，一个网站每天的日志数据存在同一张表上，由于每天会生成大量的日志，导致数据表的内容巨大，在查询时进行全表扫描耗费的资源非常多。那其实这个情况下，我们可以按照日期对数据表进行分区，不同日期的数据存放在不同的分区，在查询时只要指定分区字段的值就可
在 hive 中分区表是很常用的，分桶表可能没那么常用，本文主讲分区表。 概念分区表在 hive 中，表是可以分区的，hive 表的每个区其实是对应 hdfs 上的一个文件夹；可以通过多层文件夹的方式创建多层分区；通过文件夹把数据分开 分桶表分桶表中的每个桶对应 hdfs 上的一个文件；通过文件把数据分开 在查询时可以通过 where 指定分区（分桶），提高查询效率&
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2023-07-06 21:59:09
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hive引入partition和bucket的概念，中文翻译分别为分区和桶（我觉的不是很合适，但是网上基本都是这么翻译，暂时用这个吧），这两个概念都是把数据划分成块，分区是粗粒度的划分桶是细粒度的划分，这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率。
[b]分区的作用：使用分区可以加快数据分片的查询速度。
桶的作用：(1)获得更高效的查询处理效率，
分桶表的概念对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(字段)的哈希值分散进多个文件中，这些小文件称为桶。 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。把表分区和分桶有两个理由 1，分桶
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2023-07-12 14:47:57
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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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1.为什么要分桶当单个的分区或者表的数据量过大，分区不能更细粒度的划分数据，就需要使用分桶技术将数据划分成更细的粒度。 分桶其实就是创建不同数据存储的文件2.分桶技术[CLUSTERED BY (COLUMNNAME COLUMNTYPE [COMMENT ‘COLUMN COMMENT’],…) [SORTED BY (COLUMNNAME [ASC|DESC])…] INTO NUM_BUCK
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2023-09-20 04:46:58
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Hive分区和分桶的区别？主要作用？区别：分区字段不是实际的列，分桶字段必须是实际的列 。分区表的分区数量可以一直增长，而分桶表创建好后桶的数量就固定不变了 。分区和分桶最大的区别就是分桶随机分割数据库，分区是非随机分割数据库。因为分桶是按照列的哈希函数进行分割的，相对比较平均；而分区是按照列的值来进行分割的，容易造成数据倾斜。其次两者的另一个区别就是分桶是对应不同的文件（细粒度），分区是对应不同
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2023-07-06 22:03:10
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