大数据开发学习之Hive的动态分区

lnh2017 · · 1818 次点击 · 开始浏览    置顶
这是一个创建于 的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

分区是hive存放数据的一种方式。将列值作为目录来存放数据,就是一个分区。这样查询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。Hive分区分为静态分区和动态分区两种,以下是Hive的静态分区。 动态分区:分区的值是非确定的,由输入数据来确定。 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 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。

有疑问加站长微信联系(非本文作者)

入群交流(和以上内容无关):加入Go大咖交流群,或添加微信:liuxiaoyan-s 备注:入群;或加QQ群:692541889

1818 次点击  
加入收藏 微博
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传