Hive 內部外部分區分桶 表詳解 區別

hive 內部表與外部表的區別

按照管理許可權分為：內部表和外部表

區分原理: 真實表資料的管理許可權 是 hive 內部所有 ， 還是 hdfs 所有（external table）

hive 預設建立內部表, 若建表指定 external 則建立外部表

兩者之間的區別:

刪除內部表，刪除表元資料和資料

刪除外部表，只刪除元資料，不刪除實際表中的資料

如果乙份資料僅僅只是使用 hive 做統計分析，則可以使用內部表

若資料已儲存在 hdfs, 需使用 hive 去分析, 且該資料還有可能要使用其他的計算引擎去計算,則使用外部表

hive 分桶表與分割槽表

區別簡述: (詳細研究兩表後自然了解)

分割槽表與分桶表之間區別（面試重點）：

分割槽:細化資料管理，直接讀對應目錄，縮小mapreduce程式要掃瞄的資料量

分桶：1、提高join查詢的效率（用分桶字段做連線字段）

2、提高取樣的效率

分割槽表（partition）： 根據某些字段進行分割槽操作

​ 注意: hdfs 不支援過多的子目錄, 也給分割槽的使用帶來了限制

建立分割槽表,即在建立表時加入一句話.注意:這裡分割槽字段不能與表中字段重複

partitioned by (pt_d string)  		
向分割槽中載入資料
load data local inpath '/home/hadoop/desktop/data' overwrite into table t1 partition ( pt_d =
'000000');
檢視分割槽
show partitions table_name;
新增乙個分割槽
alter table t1 add partition (pt_d = 『000000』)
;新增多個分割槽
正確寫法: alter table testljb add partition(age=1,***=
'male');
正確寫法: alter table testljb add partition(age=3) partition(age=4)
;錯誤寫法: alter table testljb add partition(age=5,age=6)
;	理解: 對相同分割槽字段進行新增時,只隨機新增乙個分割槽;
想要對相同字段進行新增時, 只能寫兩次partition
對不同分割槽字段可以在同乙個partition語法中新增
刪除分割槽: 對於外部表的drop partition不會刪除hdfs上的檔案
alter table t1 drop partition(pt_d = 『000000』)
;修復分割槽: 
對內部表的修改會將修改直接同步給元資料，而對外部表的表結構和分割槽進行修改，則需要修復
msck repair table table_name;

分桶表（bucket）：

知乎大佬資料, 就兩字概括, 清晰!

桶的概念就是mapreduce的分割槽的概念，兩者完全相同。物理上每個桶就是目錄裡的乙個檔案，乙個作業產生的桶（輸出檔案）數量和reduce任務個數相同

查詢表的詳細資訊

desc formatted table_name;
建立分桶表有三種方式:
直接建表
create table like 
create table as select ，單值分割槽表不能用 create table as select 建表
直接建表語法:
create [external] table 
([, 
...])]
[partitioned by ...] 
clustered by (
)[sorted by (
[asc|desc]
[, [asc|desc]
...])] 
into  buckets          
[row format 
][stored as textfile|orc|csvfile]
[location ''
][tblproperties (''=
'', ...)];
解釋:	  clustered by (
)：				以哪一列進行分桶
sorted by (
[asc|desc]：		對分桶內的資料進行排序
into  buckets：				分成幾個桶    
匯入資料:
因為分桶表在建立的時候只會定義scheme，且寫入資料的時候不會自動進行分桶、排序，
所以需要人工先進行分桶、排序後再寫入資料。確保目標表中的資料和它定義的分布一致。
目前有兩種方式往分桶表中插入資料：
方法一：開啟enforce bucketing開關
set hive.enforce.bucketing=true;
insert (into|overwrite) table  select 
[sort by 
[asc|desc], [
[asc|desc], ...]];
方法二：將reducer個數設定為目標表的桶數，並在 select 語句中用 distribute by 對查詢結果按目標表的分桶鍵分進reducer中。
set mapred.reduce.tasks =
; 	  insert (into|overwrite) table 
select 
distribute by , [
, ...]
[sort by 
[asc|desc], [
[asc|desc], ...]]; 
如果分桶表建立時定義了排序鍵，那麼資料不僅要分桶，還要排序
如果分桶鍵和排序鍵不同，且按降序排列，使用distribute by … sort by分桶排序
如果分桶鍵和排序鍵相同，且按公升序排列（預設），使用 cluster by 分桶排序，即如下：
set mapred.reduce.tasks =
;	  insert (into|overwrite) table 
select 
cluster by , [
, ...]
;至此匯入資料完成;
分桶表使抽樣更加高效
抽樣語法 ：tablesample（bucket x out of y）
y必須是table總共bucket數的倍數或者因子。hive根據y的大小，決定抽樣的比例。
例如：table總共分了64份，
當y=32時，抽取2(也就是64/32)個bucket的資料，
當y=128時，抽取1/2(也就是64/128)個bucket的資料。
x表示從哪個bucket開始抽取。
例如：table總共bucket數為32，
tablesample(bucket 3 out of 16)表示總共抽取2(也就是32/16)個bucket的資料，
分別為第三個bucket和第19(3+16)個bucket的資料。

hive建立不同的表（內部，外部，分割槽，分桶）

hive本身並不儲存資料，而是將資料儲存在hadoop的hdfs中，表名對應hdfs中的目錄 檔案。根據資料的不同儲存方式，將hive表分為外部表 內部表 分割槽表和分桶表四種資料模型。每種資料模型各有優缺點。通過create user命令建立user表時，會在hdfs中生成乙個user目錄 檔案。...

Hive（二） 分區分桶，內部表外部表

hive是hadoop生態圈中實現資料倉儲的一項技術。雖然hadoop和hdfs的設計侷限了hive所能勝任的工作，但是hive仍然是目前網際網路中最適合資料蒼鷺的應用技術。不論從 品相還是舉止 hive都像乙個關係型資料庫。使用者對資料庫 表和列這類術語比較熟悉的話，那麼掌握hive的查詢語言hq...

hive建立分區分桶表

在hive中要建立分割槽表的語句為 partition create table rating table p userid string,movieid string,rating string partitioned by dt string row format delimited field...