hive分桶表的學習

2022-06-29 18:33:09 字數 2713 閱讀 8465

每乙個表或者分割槽，hive都可以進一步組織成桶，桶是更細粒度的資料劃分，他本質不會改變表或分割槽的目錄組織方式，他會改變資料在檔案中的分布方式。


分桶規則：對分桶字段值進行雜湊，雜湊值除以桶的個數求餘，餘數決定了該條記錄在哪個桶中，也就是餘數相同的在乙個桶中。


桶為表加上額外結構，鏈結相同列劃分了桶的表，可以使用map-side join更加高效。


優點：1、提高join查詢效率 2、提高抽樣效率
通過 clustered by(欄位名) into bucket_num buckets 分桶，意思是根據欄位名分成bucket_num個桶

create


table


test_bucket (


id int comment 'id'


, name string comment '名字


')comment 


'測試分桶


'clustered


by(id) into


4buckets


row format delimited fields terminated by'


,';
buckt_data.txt

1,name1


2,name2


3,name3


4,name4


5,name5


6,name6


7,name7


8,name8


9,name9
直接load data不會有分桶的效果，這樣和不分桶一樣，在hdfs上只有乙個檔案。

load data local inpath '/opt/test/buckt_data.txt' into table test_bucket;
需要借助中間表

create table text_bucket_test (


id int comment 'id', 


name string comment '名字'


)comment '測試分桶中間表'


row format delimited fields terminated by ',' ;
先將資料load到中間表

load data local inpath '/opt/test/buckt_data.txt' into table text_bucket_test;
然後通過下面的語句，將中間表的資料插入到分桶表中，這樣會產生四個檔案。

insert into test_bucket select * from text_bucket_test;
然後我們檢視分桶表的資料目錄，發現好像也只有乙個檔案，並沒有按之前的4個檔案，也就是4個桶這樣來劃分。

分桶也就是分割槽，分割槽數量等於檔案數，所以上面方法並沒有分桶。

所以需要開啟強制分桶：

set hive.enforce.bucketing = true;   開啟強制分桶
重新匯入資料：

insert into  test_bucket  select *  from text_bucket_test;
發現組織檔案的有變化：

用sql看和用hadoop命令看每個檔案，結果每個桶內都是按id公升序排序的，也就是和最開始的截圖是一樣的

因為每個桶內的資料是排序的，這樣每個桶進行連線時就變成了高效的歸併排序

假設表a和表b進行join，join的字段為id

條件：這樣join查詢時候，表a的每個桶就可以和表b對應的桶直接join，而不用全表join，提高查詢效率

比如a表桶數為4，b表桶數為8，那麼桶數對應關係為

表a表b00

1122

3304

1526

37

hive> select * from test_bucket tablesample (bucket 1 out of 2);


ok8name8


4name4


2name2


6   name6



hive> select * from txt_bucket_test tablesample (bucket 1 out of 2on id);


ok2name2


8name8


4name4


6   name6



tablesample (bucket x out of y on id);

x表示從哪個桶(x-1)開始，y代表分幾個桶，也可以理解分x為分子，y為分母，及將表分為y份（桶），取第x份（桶）


所以這時對於分桶表是有要求的，y為桶數的倍數或因子，
y必須是table總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(64/32=)2個bucket的資料，當y=128時，抽取(64/128=)1/2個bucket的資料。

x表示從哪個bucket開始抽取。例如，table總bucket數為32，tablesample(bucket 3 out of 16)，表示總共抽取（32/16=）2個bucket的資料，分別為第3個bucket和第（3+16=）19個bucket的資料。




				
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