在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP扫描二维码
关注博学谷微信公众号
Hive是机遇Hadoop的一个数据仓库工具,它的学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MAPReduce统计,十分适合数据仓库的统计。在Hive学习过程中必定会接触到分区,这是Hive存放数据的一种形式。查询数据时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描其他不关心的分区,快速定位,提高查询效率。分区分为静态分区和动态分区两种形式。
静态分区
若分区的值是确定的,那么称为静态分区。新增分区或者是加载分区数据时,已经指定分区名。
create table if not exists day_part1(
uid int,
uname string
)
partitioned by(year int,month int)
row format delimited fields terminated by '\t';
##加载数据指定分区
load data local inpath '/root/Desktop/student.txt' into table day_part1 partition(year=2017,month=04);
##新增分区指定分区名
alter table day_part1 add partition(year=2017,month=1) partition(year=2016,month=12);
动态分区
分区的值是非确定的,由输入数据来确定
1、动态分区的相关属性:
hive.exec.dynamic.partition=true :是否允许动态分区
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict :分区模式设置
strict:最少需要有一个是静态分区
nostrict:可以全部是动态分区
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000 :允许动态分区的最大数量
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode =100 :单个节点上的mapper/reducer允许创建的最大分区
2、动态分区的操作
##创建临时表
create table if not exists tmp
(uid int,
commentid bigint,
recommentid bigint,
year int,
month int,
day int)
row format delimited fields terminated by '\t';
##加载数据
load data local inpath '/root/Desktop/comm' into table tmp;
##创建动态分区表
create table if not exists dyp1
(uid int,
commentid bigint,
recommentid bigint)
partitioned by(year int,month int,day int)
row format delimited fields terminated by '\t';
##严格模式
insert into table dyp1 partition(year=2016,month,day)
select uid,commentid,recommentid,month,day from tmp;
##非严格模式
##设置非严格模式动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;
##创建动态分区表
create table if not exists dyp2
(uid int,
commentid bigint,
recommentid bigint)
partitioned by(year int,month int,day int)
row format delimited fields terminated by '\t';
##为非严格模式动态分区加载数据
insert into table dyp2 partition(year,month,day)
select uid,commentid,recommentid,year,month,day from tmp;
分区注意细节
1、尽量不要用动态分区,因为动态分区的时候,将会为每一个分区分配reducer数量,当分区数量多的时候,reducer数量将会增加,对服务器是一种灾难。
2、动态分区和静态分区的区别,静态分区不管有没有数据都将会创建该分区,动态分区是有结果集将创建,否则不创建。
3、hive动态分区的严格模式和hive提供的hive.mapred.mode的严格模式。
hive提供我们一个严格模式:为了阻止用户不小心提交恶意hql
hive.mapred.mode=nostrict : strict
如果该模式值为strict,将会阻止以下三种查询:
(1)、对分区表查询,where中过滤字段不是分区字段。
(2)、笛卡尔积join查询,join查询语句,不带on条件或者where条件。
(3)、对order by查询,有order by的查询不带limit语句。
以上就是和大家分享大数据技术分享:Hive的静态分区与动态分区。在大数据学习过程中需要掌握多种应用技术,包括Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase、Flink、机器学习等核心技能。充分掌握才能快速实现大数据就业的目标。想学习大数据技术,可以通过博学谷大数据课程。因为大数据是在Java技术的基础上实现的,所以学习大数据技术之前最好具备java基础。文章部分内容整合自网络,仅供参考阅读。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
大数据规模化应用是什么?
大数据规模化应用即规模化应用大数据和高级分析,制定价值驱动的大数据实施路线图,端到端大数据用例试点,夯实支撑体系,加速大数据规模化落地,解决国内银行在大数据规模化方面存在的问题。
7071
2020-01-07 15:52:27
大数据在疫情中的应用场景分析
随着信息化数字时代的发展,大数据技术的应用场景越来越多,并且在我们的日常工作生活中发挥着越来越重要的作用。尤其是在这场声势浩大的新冠肺炎疫情中,大数据技术得到了充分的应用。具体的应用场景主要体现在三个方面:建立人口流动数据系统,追踪疫情最新进展以及共享公共信息平台。下面我们来看看具体的应用的分析。
20710
2020-02-24 11:05:01
Hadoop集群动态扩容讲解
今天本文要讲解的是Hadoop集群动态扩容的内容,那么什么是动态扩容呢?数据量随着公司业务的增长越来越大,原有的datanode节点的容量,已经不能满足存储数据的需求,需要在原有集群基础上,动态添加新的数据节点,这就是我们说的动态扩容。下面一起来看看基础准备、添加datanode、datanode负载均衡服务、添加nodemanager等相关内容吧~
6433
2020-06-08 10:56:55
常用的数据分析方法及案例讲解
常用的数据分析方法有描述统计、信度分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。本文将结合实际案例,为大家一一讲解这些数据分析的方法。如果你想了解如何做数据分析,就接着看下去吧~
5457
2020-08-13 16:38:58
常见的推荐算法原理介绍
随着互联网的发展短视频运营越来越精准化,我们身边常见的抖音、火山小视频等软件让你刷的停不下来,这些软件会根据你的浏览行为推荐你感兴趣的相关内容,这就用到了很多推荐算法在里面。
4856
2021-06-02 15:20:21
热门文章
- 前端是什么
- 前端开发的工作职责
- 前端开发需要会什么?先掌握这三大核心关键技术
- 前端开发的工作方向有哪些?
- 简历加分-4步写出HR想要的简历
- 程序员如何突击面试?两大招带你拿下面试官
- 程序员面试技巧
- 架构师的厉害之处竟然是这……
- 架构师书籍推荐
- 懂了这些,才能成为架构师 查看更多
扫描二维码,了解更多信息
