Hive 分桶

一.hive 分桶概述

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来决定每条数据划分在哪个桶中。

适用场景:
对比 MR 的 HashPartition 数据抽样( sampling )
在这里插入图片描述

二.开启支持分桶

set hive.enforce.bucketing=true;

默认:false;设置为 true 之后,mr 运行时会根据 bucket 的个数自动分配 reduce task 个数。(用户也可以通过 mapred.reduce.tasks 自己设置 reduce 任务个数,但 分桶时不推荐使用)
注意:一次作业产生的桶(文件数量)和 reduce task 个数一致。

三.分桶操作

3.1.往分桶表中加载数据

insert into table bucket_table select columns from tbl;
insert overwrite table bucket_table select columns from tbl;

3.2.桶表 抽样查询

select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on columns);

TABLESAMPLE 语法:

TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
x:表示从哪个 bucket 开始抽取数据
y:必须为该表总 bucket 数的倍数或因子
当表总 bucket 数为 32 时

举例说明:

TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 16),抽取哪些数据? 共抽取 2(32/16)个 bucket 的数据,抽取第 3、第 19(16+3)个 bucket 的数据
TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 8),抽取哪些数据? 共抽取 4(32/8)个 bucket 的数据,抽取:3,11,19,27
TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 256),抽取哪些数据? 共抽取 1/8(32/256)个 bucket 的数据,抽取第 3 个 bucket 的 1/8 数据

四.实操案例

例:

hive> create table psn31(
    > id int,
    > name string,
    > age int)
    > row format delimited fields terminated by ',';
OK
Time taken: 0.388 seconds

测试数据

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1,tom,11
2,cat,22
3,dog,33
4,hive,44
5,hbase,55
6,mr,66
7,alice,77
8,scala,88

加载原始数据

hive> load data local inpath '/root/bucket' into table psn31;

创建分桶表

hive> create table psnbucket(
    > id int,
    > name string,
    > age int)
    > clustered by (age) into 4 buckets
    > row format delimited
    > fields terminated by ',';
OK
Time taken: 0.138 seconds

莫忘记开启分桶支持:

set hive.enforce.bucketing=true;

从源数据表向分桶表中添加数据:

insert into table psnbucket select id, name, age from psn31;

抽样

hive> select id,name,age from psnbucket tablesample(bucket 2 out of 4 on age);
OK
id	name	age
7	alice	77
3	dog	33
Time taken: 0.937 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> select id,name,age from psnbucket tablesample(bucket 1 out of 4 on age);
OK
id	name	age
8	scala	88
4	hive	44
Time taken: 0.226 seconds, Fetched: 2 row(s)
[root@node4 data]# hdfs dfs -cat /user/hive_remote/warehouse/psnbucket/000001_0;
21/11/11 16:27:27 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
7,alice,77
3,dog,33

总结:

  • 分区是分目录存储
  • 分桶是将表中的数据分文件存储

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转载自blog.csdn.net/liuwei0376/article/details/128023142
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