班级网站界面,贵州 做企业网站的流程,企业微信管理客户,建设银行如何进行网站冻结Hive 分桶表的创建与填充操作详解
在 Hive 数据处理中#xff0c;分桶表是一个极具实用价值的功能#xff0c;它相较于非分桶表能够实现更高效的采样#xff0c;并且后续还可能支持诸如 Map 端连接等节省时间的操作。不过#xff0c;值得注意的是#xff0c;在向表写入数…Hive 分桶表的创建与填充操作详解
在 Hive 数据处理中分桶表是一个极具实用价值的功能它相较于非分桶表能够实现更高效的采样并且后续还可能支持诸如 Map 端连接等节省时间的操作。不过值得注意的是在向表写入数据时创建表时指定的分桶规则并不会被强制实施所以有可能出现表的元数据所宣称的属性与表实际的数据布局不一致的情况而这显然是我们要尽力避免的。接下来详细介绍如何正确地创建和填充分桶表以及在不同 Hive 版本中的相关要点。
一、创建分桶表
首先来看创建分桶表的操作示例代码如下
CREATE TABLE user_info_bucketed(user_id BIGINT, firstname STRING, lastname STRING)
COMMENT A bucketed copy of user_info
PARTITIONED BY(ds STRING)
CLUSTERED BY(user_id) INTO 256 BUCKETS;在上述创建表的语句中我们通过 CLUSTERED BY 子句指定了基于 user_id 列来进行分桶并且将其划分为 256 个桶。这里可以根据实际业务需求和数据量等因素灵活选择分桶的列以及桶的数量。
二、填充分桶表
一Hive 0.x 和 1.x 版本
对于 Hive 0.x 和 1.x 版本填充分桶表需要执行以下操作
set hive.enforce.bucketing true; -- 注意在 Hive 2.x 及以后版本不需要此设置
FROM user_id
INSERT OVERWRITE TABLE user_info_bucketed
PARTITION (ds2009-02-25)
SELECT userid, firstname, lastname WHERE ds2009-02-25;在这些早期版本中命令 set hive.enforce.bucketing true; 起着关键作用它允许 Hive 根据表的定义自动选择正确的 Reducer 数量以及按照聚类列Cluster By 列来进行相应操作。否则的话就需要手动设置 Reducer 的数量与桶的数量一致比如通过 set mapred.reduce.tasks 256; 这样的语句来设置并且在 SELECT 语句中要有 CLUSTER BY... 子句。
二Hive 2.x 版本及之后
从 Hive 2.x 版本开始情况有所变化不再需要设置 hive.enforce.bucketing true 这条命令了。Hive 在处理分桶表填充时更加智能和自动化会按照创建表时定义的分桶规则自动进行相应的操作大大简化了操作流程降低了因配置不当导致分桶错误的风险。
例如我们依然可以使用类似下面这样简洁的语句来向分桶表插入数据
FROM user_id
INSERT OVERWRITE TABLE user_info_bucketed
PARTITION (ds2009-02-25)
SELECT userid, firstname, lastname WHERE ds2009-02-25;三Hive 3.X 版本
在 Hive 3.X 版本中除了延续 2.x 版本在分桶表填充方面的便利性和自动化特点之外在性能优化以及与其他功能的兼容性等方面又有了进一步提升。
例如在与一些新的存储格式或者查询优化特性结合使用时分桶表能够更好地发挥其优势。在大数据集的处理场景下如果使用了 Hive 3.X 版本的分桶表配合分区表以及一些新的查询优化器改进能够更高效地实现数据的筛选、聚合等操作进一步提高数据处理的速度和效率。
同时Hive 3.X 版本在处理分桶表数据时对于数据的一致性和准确性校验也更加严格能够更好地避免因数据写入、读取过程中的异常情况如网络波动、硬件故障等临时因素导致的数据部分写入失败等而引起的分桶数据错乱问题确保分桶表的数据质量始终保持在一个较高的水平。
三、数据在桶中的分配方式
了解完不同版本下分桶表的填充操作后我们再来深入探讨一下 Hive 是如何将数据行分配到各个桶中的呢一般来说桶编号是由表达式 hash_function(bucketing_column) mod num_buckets 来确定的其中还涉及 0x7FFFFFFF但这个不是特别重要。哈希函数hash_function取决于分桶列的数据类型。
整型int情况对于整型数据比较简单例如 hash_int(i) i。举个例子如果 user_id 是整型并且有 10 个桶那么所有以 0 结尾的 user_id 值会被分配到桶 1以 1 结尾的会被分配到桶 2依此类推。其他数据类型情况对于其他数据类型情况就稍微复杂一些了。特别是 BIGINT 类型的哈希值与它本身的值是不一样的。而对于字符串STRING或者复杂数据类型其哈希值是根据该值派生出来的一个数字但通常不是人类容易识别的形式。比如如果 user_id 是字符串类型那么在桶 1 中的 user_id 值大概率不会是以 0 结尾的。总体而言基于哈希来分配数据行能使数据在各个桶中均匀分布保证了分桶表在后续进行各类操作如采样、连接等时的高效性和合理性。
四、可能出现的问题
在分桶表的使用过程中即使是在 Hive 不断升级优化的各个版本下也还是存在一些可能导致问题出现的情况需要我们留意。
只要按照上述不同版本对应的语法和规则进行操作分桶表一般都能被正确填充。但如果在插入数据和读取数据时分桶列的数据类型不一致或者手动按照与表定义不同的值进行聚类CLUSTER BY操作就可能会出现问题。另外在 Hive 3.X 版本中虽然对数据一致性等方面有更好的保障但如果使用了一些自定义的存储插件或者与第三方工具集成时若不遵循 Hive 3.X 的相关规范和接口要求也有可能引发分桶数据的兼容性问题例如数据无法正确识别分桶结构、无法高效地进行基于分桶的查询操作等情况。
