Hive Tunning 补充 关于bucket

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在这些清况 下,朋友 既想加快查询带宽单位,又出理 总出 不还可不上能 多的小分区,篮子(bucket)就总出 了。

有些这后边用user_id去切分说说,就会产生有些的分区了,哪几种分区可大可小,这些数量是文件系统所不还可不上能承受的。

到此,bucket介绍完毕!

有些朋友 在插入数据的另有一三个小 就要注意了,朋友 一定要设置hive.enforce.bucketing为true。

首先回顾一下分区,分区是切分数据的某种比较方便的措施,比较常用的就让按照日期来进行切分,bucket(中文意思就让篮子,不还可不上能放鸡蛋,哈哈)确实也是某种切分数据的措施。

首先按照日期分区,分区现在结束另有一三个小 再按照user_id把日志倒入96个篮子,另有一三个小 同有一三个小 用户的所有日志都不在同有一三个小 篮子后边,有些有一三个小 篮子后边有好多用户的日志。

假设朋友 有一张日志表,朋友 不还可不上能按照日期和用户id来分区,目的是为了加快查询谁几时干了哪几种,如下:

具体的用法是:

Buckets 对指定列计算 hash,根据 hash 值切分数据,目的是为了并行,每有一三个小 Bucket 对应有一三个小 文件。如将 user 列分散至 32 个 bucket,首先对 user 列的值计算 hash,对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为:/ warehouse /xiaojun/dt =2080801/ctry=US/part-00000;hash 值为 20 的 HDFS 目录为:/ warehouse /xiaojun/dt =2080801/ctry=US/part-00020 

外国网友 南京-李先森给了他派发的有些资料,如下:

在前面的几篇文章当中老会 有有一三个小 概念bucketing不清楚到底是杂办 回事。

这段描述是说用了bucket另有一三个小 的,那为哪几种要用bucket,没说,本着认真负责的态度,我从网上搜索到了Oreilly《Programming.Hive》这本书,有些在后边找到了答案,现在发出来和朋友 分享一下。