当前位置: 首页 > news >正文

Hive数仓操作(八)

一、Hive中的分桶表

1. 分桶表的概念

分桶表是Hive中一种用于提升查询效率的表类型。分桶指的是根据指定列的哈希值将数据划分到不同的文件(桶)中。


2. 分桶表的原理

  • 哈希分桶:根据分桶列计算哈希值,对哈希值取模,将数据分配到相应的桶中。
  • 分区/分桶:分区是基于存储路径的划分,而分桶是基于数据文件的划分。
假设按以下规则分桶
  • 分桶列id
  • 分桶数量:4
分桶计算过程
  1. 计算哈希值:对每个id计算其哈希值。
  2. 取模运算:对哈希值进行取模运算,模数为分桶数量(4)。
  3. 分配到桶:根据取模结果,将数据分配到相应的桶。
示例

假设有以下id数据:101, 102, 103, 104, 105

  • id = 101:

    • 哈希值:假设为hash(101) = 1111
    • 取模:1111 % 4 = 3
    • 分配到桶3
  • id = 102:

    • 哈希值:假设为hash(102) = 2222
    • 取模:2222 % 4 = 2
    • 分配到桶2
  • id = 103:

    • 哈希值:假设为hash(103) = 3333
    • 取模:3333 % 4 = 1
    • 分配到桶1
  • id = 104:

    • 哈希值:假设为hash(104) = 4444
    • 取模:4444 % 4 = 0
    • 分配到桶0
  • id = 105:

    • 哈希值:假设为hash(105) = 5555
    • 取模:5555 % 4 = 3
    • 分配到桶3

3. 分桶表的用途

  • 加快表连接速度:当两个表的连接字段作为分桶字段时,且分桶数量相等或成倍数关系时,能够加快连接速度。
  • 支持抽样查询:可以快速获取数据的样本。

在这里插入图片描述

加速原理
  • 分桶数量相同:每个对应的桶只需要在各自的桶中进行连接。
  • 倍数关系:较大的分桶表的桶可以映射到较小分桶表的桶。比如,一个表有8个桶,另一个表有4个桶,每2个小桶可以对应到1个大桶。
表连接查询

分桶表在连接查询时,可以利用表的分桶特性加速查询,尤其是在两个表分桶字段相同时:

SELECT a.*, b.*
FROM stu_info_c AS a
JOIN another_bucketed_table AS b
ON a.id = b.id;

4. 分桶表的创建

假设有以下数据:

1001,lilei,男,18
1002,lucy,女,16
...
创建分桶表
CREATE TABLE stu_info_c (id INT,name STRING,sex STRING,age INT
)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
  • CLUSTERED BY (id): 指定用于分桶的字段,这里是 id。数据在分区内会根据 id 的哈希值进行分桶。

  • INTO 4 BUCKETS: 指定将数据划分为 4 个桶。每个桶包含一部分数据,以便在查询时可以并行处理,提高性能。

加载数据到分桶表
  1. 创建临时表并加载数据
  • 创建临时表:

    CREATE TABLE stu_info_c_tmp (id INT,name STRING,score DECIMAL(5, 2)
    )
    ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ',';
    
  • 加载数据:

    LOAD DATA INPATH '/bc/stu.txt' INTO TABLE stu_info_c_tmp;
    
  1. 将数据导入分桶表

    INSERT OVERWRITE TABLE stu_info_c SELECT * FROM stu_info_c_tmp;
    

5. 分桶表的查询

查询整张表
SELECT * FROM stu_info_c;
抽样查询
SELECT * FROM stu_info_c TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 8);

TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) 用于从分桶表中抽样数据

  • y:决定抽样比例,必须是表总桶数的倍数或因子。

  • x:表示从哪个桶开始抽取。

  • 例如,如果表总共分为 4 个桶,TABLESAMPLE(BUCKET 2 OUT OF 2) 将返回 2 个桶的数据,而 TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 2) 将返回第 1 个桶和第 3 个桶的数据。


6. 分桶与分区的区别

  • 字段来源

    • 分区使用creat以外的新字段。
    • 分桶使用creat之后的已有字段。
  • 划分方式

    • 分区:指定规则(静态、动态)。
    • 分桶:基于哈希算法。
  • 存储方式

    • 分区:创建子目录存储数据。
    • 分桶:将表拆分为多个小文件。
  • 使用场景

    • 分区:加速分区字段查询。
    • 分桶:加速表连接。
特性分区分桶
字段来源新字段(不在原表中)原表中已有字段
划分方式指定规则(静态、动态)基于哈希算法
存储方式创建子目录存储数据将表拆分为多个小文件
使用场景加速分区字段查询加速表连接
语法
CREATE TABLE bucketed_sales (id INT,product STRING,amount DECIMAL(10, 2),date STRING
)
PARTITIONED BY (year INT)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

感谢您访问本博文,另外,在今天这个举国欢庆的日子里,愿大家享受美好的时光,放下工作的繁忙,陪伴家人和朋友,共度温馨的国庆假期。愿祖国繁荣昌盛,国泰民安!祝大家国庆快乐,幸福安康!

相关文章:

Hive数仓操作(八)

一、Hive中的分桶表 1. 分桶表的概念 分桶表是Hive中一种用于提升查询效率的表类型。分桶指的是根据指定列的哈希值将数据划分到不同的文件(桶)中。 2. 分桶表的原理 哈希分桶:根据分桶列计算哈希值,对哈希值取模,将…...

【C++打怪之路Lv6】-- 内存管理

🌈 个人主页:白子寰 🔥 分类专栏:C打怪之路,python从入门到精通,数据结构,C语言,C语言题集👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 坚持创作博文(平均质量分82)&#…...

408知识点自检(二)

一、细节题 边界对齐长度是由什么决定的?64位计算机边界按几字节对齐?单周期cpu、多周期cpu、基本流水线cpu、超标量cpu的cpi分别是多少?中断的处理优先级和响应优先级分别由谁决定?动态分区管理需要用什么重定位方式&#xff1f…...

C语言复习概要(二)

本文目录 C语言中的数组与函数详解1. 引言2. 数组2.1. 什么是数组?语法:示例: 2.2. 数组的初始化示例 1:在声明时初始化示例 2:部分初始化示例 3:运行时赋值 2.3. 数组的访问与修改示例: 2.4. 多…...

小程序原生-利用setData()对不同类型的数据进行增删改

1. 声明和绑定数据 wxml文件 <view> {{school}} </view> <view>{{obj.name}}</view> <view id"{{id}}" > 绑定属性值 </view> <checkbox checked"{{isChecked}}"/> <!--算数运算--> <view>{{ id …...

.NET Core 集成 MiniProfiler性能分析工具

前言&#xff1a; 在日常开发中&#xff0c;应用程序的性能是我们需要关注的一个重点问题。当然我们有很多工具来分析程序性能&#xff1a;如&#xff1a;Zipkin等&#xff1b;但这些过于复杂&#xff0c;需要单独搭建。 MiniProfiler就是一款简单&#xff0c;但功能强大的应用…...

【JAVA开源】基于Vue和SpringBoot的旅游管理系统

本文项目编号 T 063 &#xff0c;文末自助获取源码 \color{red}{T063&#xff0c;文末自助获取源码} T063&#xff0c;文末自助获取源码 目录 一、系统介绍二、演示录屏三、启动教程四、功能截图五、文案资料5.1 选题背景5.2 国内外研究现状5.3 可行性分析5.4 用例设计 六、核…...

信息学奥赛一本通 1885:【14NOIP提高组】寻找道路 | 洛谷 P2296 [NOIP2014 提高组] 寻找道路

【题目链接】 洛谷 P2296 [NOIP2014 提高组] 寻找道路 ybt 1885&#xff1a;【14NOIP提高组】寻找道路 【题目考点】 1. 图论&#xff1a;广搜 2. 图论&#xff1a;反图 【解题思路】 设path数组&#xff0c;path[i]表示顶点i出发到终点t是否有路径。 先求path数组&#…...

JVM 基础、GC 算法与 JProfiler 监控工具详解

目录 1、引言 1.1 JVM内存与本地内存 1.2 JVM与JDK的关系 2、JVM基础 2.1 JVM&#xff08;Java Virtual Machine&#xff09; 2.2 Java与JVM的关系 2.3 JVM的内存结构 2.3.1 堆内存 2.3.2 栈内存 2.3.3 方法区 2.3.4 本地方法栈 2.3.5 程序计数器&#xff08;PC寄存…...

nodejs安装及环境配置

一、下载 进入官网https://nodejs.org/en/download/prebuilt-installer下载node.js安装包&#xff0c;选择对应版本的node&#xff0c;这里我选择的是14.21.3版本 二、安装 1、下载完成后&#xff0c;双击“node-v14.21.3-x64.msi”&#xff0c;开始安装Node.js 2、勾选复…...

无人机电力巡检:点亮电力巡检新视野!

一、无人机电力巡查的优势 提高巡检效率&#xff1a;无人机可以搭载高清摄像头、红外热像仪等先进设备&#xff0c;实时拍摄和传输图像&#xff0c;帮助巡检人员快速发现潜在问题&#xff0c;如电线破损、绝缘子污损、设备过热等&#xff0c;从而大大缩短了巡检周期。 降低人…...

详细介绍:API 和 SPI 的区别

文章目录 Java SPI (Service Provider Interface) 和 API (Application Programming Interface) 的区别详解目录1. 定义和目的1.1 API (Application Programming Interface)1.2 SPI (Service Provider Interface) 2. 使用场景2.1 API 的应用场景2.2 SPI 的应用场景 3. 加载和调…...

【面向对象】设计模式概念和分类

零.前提提要 本文章是我考中级软件设计师时的笔记&#xff0c;基本都是一些自己的思路和见解&#xff0c;现记录一下&#xff0c;希望可以帮助到即将考证的同学。 一.面向对象设计模式的概念 二.面向对象的设计模式分类 设计模式确定了所包含的类和实例、他们的角色和写作方式以…...

APK安装包arm64-v8a、armeabi-v7a、x86、x86_64如何区别?(2024年10月1日)

其实就是安卓CPU的进步史 安卓CPU类型: arm64-v8a: 第8代、64位ARM处理器&#xff0c;目前手机大多数是此架构(新手机&#xff0c;可以无脑选择)armeabiv-v7a: 第七代及以上的 ARM 处理器。2011年5月以后生产的大部分安卓设备都使用它armeabi: 第5代、第6代的ARM处理器&#…...

【DataLoom】智能问数 - 自然语言与数据库交互

探索DataLoom的智能问数功能&#xff1a;简化数据库查询 在数据驱动的决策制定中&#xff0c;数据库查询是获取洞察的关键步骤。但是&#xff0c;传统的数据库查询方法往往复杂且技术性强&#xff0c;这限制了非技术用户的使用。DataLoom的智能问数功能正是为了解决这一问题而…...

【Linux】进程地址空间(初步了解)

文章目录 1. 奇怪的现象2. 虚拟地址空间3. 关于页表4. 为什么要有虚拟地址 1. 奇怪的现象 我们先看一个现象&#xff1a; 为什么父子进程从“同一块地址中”读取到的值不一样呢&#xff1f; 因为这个地址不是物理内存的地址 &#xff0c;如果是物理内存的地址是绝对不可能出…...

hdu-6024

hdu-6024 struct node {int x, c;bool operator<(const node &a) const{return x < a.x;} }; // dp[i][0]为到第i个教室且第i个教室不建糖果店的花费前缀和&#xff0c;dp[i][1]为到第i个教室且第i个教室建糖果店的花费前缀和 int dp[N][2]; void solve() {int n;wh…...

jmeter操作数据库

jmeter操作数据库 一、打开数据库 二、jmeter下载驱动&#xff0c;安装jdbc驱动 1、下载好的驱动包 2、将驱动包复制粘贴 存放在包的路径下 &#xff08;1&#xff09;jdk下面 a、路径&#xff1a;jdk1\jre\lib b、jdk1\jre\lib\ext &#xff08;2&#xff09;jmeter下 a、…...

Stable Diffusion绘画 | 如何做到不同动作表情,人物角色保持一致性(上篇)

由于 SD 具有强大的可控性&#xff0c;在固定人物角色方面&#xff0c;SD 是远超 MJ 的&#xff0c; 其中最好用&#xff0c;也是最优先的方法就是训练一个自己专属的角色模型&#xff0c;例如之前使用秋叶训练器得到的 LoRA模型。 另外&#xff0c;如果不想自己训练模型的话…...

中国计量大学《2023年801+2023年819自动控制原理真题》 (完整版)

本文内容&#xff0c;全部选自自动化考研联盟的&#xff1a;《中国计量大学801819自控考研资料》的真题篇。后续会持续更新更多学校&#xff0c;更多年份的真题&#xff0c;记得关注哦~ 目录 2023年801真题 2023年819真题 Part1&#xff1a;2023年完整版真题 2023年801真题…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)

概述 在 Swift 开发语言中&#xff0c;各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过&#xff0c;在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下&#xff0c;…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)

0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述&#xff0c;后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作&#xff0c;其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

关于iview组件中使用 table , 绑定序号分页后序号从1开始的解决方案

问题描述&#xff1a;iview使用table 中type: "index",分页之后 &#xff0c;索引还是从1开始&#xff0c;试过绑定后台返回数据的id, 这种方法可行&#xff0c;就是后台返回数据的每个页面id都不完全是按照从1开始的升序&#xff0c;因此百度了下&#xff0c;找到了…...

postgresql|数据库|只读用户的创建和删除(备忘)

CREATE USER read_only WITH PASSWORD 密码 -- 连接到xxx数据库 \c xxx -- 授予对xxx数据库的只读权限 GRANT CONNECT ON DATABASE xxx TO read_only; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO read_only; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO read_only; GRANT EXECUTE O…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说&#xff0c;传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度&#xff0c;通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景

sudo 的诞生和演化,本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来,让我们拨开时间的迷雾,一同探寻 sudo 那波澜壮阔(也颇为实用主义)的发展历程。 历史背景:su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前,Unix 系统管理员和需要特权操作的…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类&#xff1a;块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...