map类型在hive怎么存 map hive

1. Hive的定义
   hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
3. MR job的执行过程
   一个InputSplit输入到map，会运行我们实现的Mapper的处理逻辑，对数据进行映射操作。
   map输出时，会首先将输出中间结果写入到map自带的buffer中（buffer默认大小为100M，可以通过io.sort.mb配置）。
   map自带的buffer使用容量达到一定限制（默认0.80或80%，可以通过io.sort.spill.percent配置），一个后台线程会准备将buffer中的数据写入到磁盘。
   这个后台线程在将buffer中数据写入磁盘之前，会首先将buffer中的数据进行partition（分区，partition数为Reducer的个数），对于每个的数据会基于Key进行一个in-memory排序。
   排序后，会检查是否配置了Combiner，如果配置了则直接作用到已排序的每个partition的数据上，对map输出进行化简压缩（这样写入磁盘的数据量就会减少，降低I/O操作开销）。



4. 现在可以将经过处理的buffer中的数据写入磁盘，生成一个文件（每次buffer容量达到设置的门限，都会对应着一个写入到磁盘的文件）。
   map任务结束之前，会对输出的多个文件进行合并操作，合并成一个文件（若map输出至少3个文件，在多个文件合并后写入之前，如果配置了Combiner，则会运行来化简压缩输出的数据，文件个数可以通过min.num.splits.for.combine配置；如果指定了压缩map输出，这里会根据配置对数据进行压缩写入磁盘），这个文件仍然保持partition和排序的状态。
   reduce阶段，每个reduce任务开始从多个map上拷贝属于自己partition（map阶段已经做好partition，而且每个reduce任务知道应该拷贝哪个partition；拷贝过程是在不同节点之间，Reducer上拷贝线程基于HTTP来通过网络传输数据）。
   每个reduce任务拷贝的map任务结果的指定partition，也是先将数据放入到自带的一个buffer中（buffer默认大小为Heap内存的70%，可以通过mapred.job.shuffle.input.buffer.percent配置），如果配置了map结果进行压缩，则这时要先将数据解压缩后放入buffer中。。
   reduce自带的buffer使用容量达到一定门限（默认0.66或66%，可以通过mapred.job.shuffle.merge.percent配置），或者buffer中存放的map的输出的数量达到一定门限（默认1000，可以通过mapred.inmem.merge.threshold配置），buffer中的数据将会被写入到磁盘中。
   在将buffer中多个map输出合并写入磁盘之前，如果设置了Combiner，则会化简压缩合并的map输出。
   当属于该reducer的map输出全部拷贝完成，则会在reducer上生成多个文件，这时开始执行合并操作，并保持每个map输出数据中Key的有序性，将多个文件合并成一个文件（在reduce端可能存在buffer和磁盘上都有数据的情况，这样在buffer中的数据可以减少一定量的I/O写入操作开销）。
   最后，执行reduce阶段，运行我们实现的Reducer中化简逻辑，最终将结果直接输出到HDFS中（因为Reducer运行在DataNode上，输出结果的第一个replica直接在存储在本地节点上）。
5. 分区
   Partition 对应于数据库的 Partition 列的密集索引。
   在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。用户在加载数据的时候必须显示的指定该部分数据放到哪个分区。
   分区（partition）：hive里分区的概念是根据“分区列”的值对表的数据进行粗略划分的机制，在hive存储上就体现在表的主目录（hive的表实际显示就是一个文件夹）下的一个子目录，这个文件夹的名字就是我们定义的分区的名字，没有实际操作经验的人可能会认为分区列是表的某个字段，其实不是这样，分区列不是表里的某个字段，而是独立的列，我们根据这个列存储表的里的数据文件。使用分区是为了加快数据分区的查询速度而设计的，我们在查询某个具体分区列里的数据时候没必要进行全表扫描。
   静态分区：静态分区在加载数据和使用时都需要在sql语句中指定
   案例：(p_date=’20120625’)
   动态分区：使用动态分区需要设置hive.exec.dynamic.partition参数值为true，默认值为false，在默认情况下，hive会假设主分区时静态分区，副分区使用动态分区；如果想都使用动态分区，需要设置set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick，默认为strick