网站改域名备案,什么网站可以做告白的网页版,html静态网页作业,百度投诉中心人工电话数据分区的一般概念存在已久。其可以有多种形式#xff0c;但是通常使用分区来水平分散压力#xff0c;将数据从物理上转移到和使用最频繁的用户更近的地方#xff0c;以及实现其他目的。Hive中有分区表的概念。我们可以看到分区表具有重要的性能优势#xff0c;而且分区表… 数据分区的一般概念存在已久。其可以有多种形式但是通常使用分区来水平分散压力将数据从物理上转移到和使用最频繁的用户更近的地方以及实现其他目的。Hive中有分区表的概念。我们可以看到分区表具有重要的性能优势而且分区表还可以将数据以一种符合逻辑的方式进行组织比如分层存储。来看看这张分区表CREATE TABLE ods.ods_login(uuid string,event string,time string)partitioned by (dt string)分区表改变了 Hive对数据存储的组织方式。如果我们是在ods库中创建的这个 表那么对于这个表只会有一个ods_login目录与之对应hdfs://hadooopcluster/user/hive/warehouse/ods.db/ods_login如果我们加一个分区ALTER TABLE ods.ods_login add PARTITION (dt2020-03-01);那么存储路径会发生这样的变化hdfs://hadoopcluster/user/hive/warehouse/ods.db/ods_login/dt2020-03-01/是的分区名就是实际的目录名称。表下将会包含有零个文件或者多个文件这些文件中存放着那些你新增的分区名称。分区字段(这个例子中就是dt) 一旦创建好表现得就和普通的字段一样。 事实上除非需要优化查询性能否则使用这些表的用户不需要关心这些“字段”是否是分区字段。例如下面这个查询语句将会查找出用户在2020-03-01的所有行为数据SELECT * FROM ods.ods_loginWHERE dt2020-03-01需要注意的是分区使这张表拥有了额外的一个时间字段所以实际数据中可以省略类似含义的字段避免冗余了。对数据进行分区最重要的原因就是为了更快地查询。在前面那个将结果范围限制在2020-03-01这一天的查询中仅仅需要扫描一个目录下的内容即可。即使我们可能有好几百个目录除了这一个目录其他的都可以忽略不计。对于非常大的数据集分区可以显著地提高查询性能。当我们在WHERE子句中增加谓词来按照分区值进行过滤时这些谓词被称为分区过滤器。为了避免查询的数据量太大一个高度建议的安全措施就是将Hive 设置为“strict(严格)”模式这样如果对分区表进行查询而WHERE子句没有加分区过滤的话将会禁止提交这个任务。用户也可以按照下面的语句将属性值设置为hive set hive.mapred.modestrict;hive SELECT * FROM ods.ods_login LIMIT 100;FAILED: Error in semantic analysis: No partition predicate found forAlias nen Table ods.ods_login如果设置为nonstrict;则可以正常查询hive set hive.mapred.modenonstrict;hive SELECT * FROM ods.ods_login LIMIT 100;aaa bbb ccc 2020-03-01同时可以通过SHOW PARTITIONS命令查看表中存在的所有分区hive SHOW PARTITIONS ods.ods_logindt2020-03-01参考资料1.《Hive编程指南》 2. Hive官方wikihttps://cwiki.apache.org/confluence/display/HIVE 想学大数据点击找老蒙智能人工推荐从面试官的角度谈谈大数据面试 你是否能被轻易地取代 点击查看更多觉得有价值请关注▼
