Bucketing in Hive ist nützlich beim Umgang mit großen Datensätzen , die möglicherweise in Cluster für eine effizientere Verwaltung unterteilt werden müssen, und um Join -Abfragen mit anderen großen Datensätzen auszuführen. Der primäre Anwendungsfall besteht darin, zwei große Datensätze mit Ressourcenbeschränkungen wie Speichergrenzen zu verbinden.
Können wir auf derselben Spalte Partitionierung und Eimering durchführen?
Abschließend können Sie ein Bucketing aufteilt und verwenden, um die Ergebnisse derselben CTAs -Abfrage zu speichern. . Diese Techniken zum Schreiben von Daten schließen sich nicht aus. In der Regel unterscheiden sich die Spalten, die Sie für den Eimer verwenden, von denen, die Sie zur Partitionierung verwenden. … Sie können seine Daten in mehr als einem Eimer in Amazon S3 speichern.
Können wir einen Eimer verwenden, ohne sich in Hive zu partitionieren?
Bucketing kann auch auch ohne Aufteilung auf Bienenstocktabellen erfolgen. Eimerte Tabellen ermöglichen eine viel effizientere Probenahme als die nicht geschnittenen Tische. Zulassen von Abfragen in einem Datenabschnitt zum Testen und zum Debuggieren, wenn die ursprünglichen Datensätze sehr groß sind.
Wie werden Daten in Eimer in Bienenstock gespeichert?
Arbeiten von Eimer in Hive
Das Konzept des Eimers basiert auf der Hashing -Technik. Hier werden Module des Stromspaltenwerts und der Anzahl der erforderlichen Eimer berechnet (sei z. B. f (x) % 3) . Basierend auf dem daraus resultierenden Wert werden die Daten in den entsprechenden Eimer gespeichert.
Wann sollte ich sortieren, anstatt in Hive?
Hive unterstützt die Sortierung, durch die die Daten pro Reduzierer sortiert . Der Unterschied zwischen “Order by” und “sort by” besteht darin, dass die erstere die Gesamtreihenfolge in der Ausgabe garantiert, während der letztere nur die Bestellung der Zeilen innerhalb eines Reduzierers garantiert. Wenn es mehr als einen Reduzierer gibt, kann “sortieren” teilweise bestellte Endergebnisse liefern.
Was ist Unterschied zwischen Eimer und Partition in Hive?
Auf einem hohen Niveau ist die Bienenstockpartition eine Möglichkeit, die große Tabelle in kleinere Tabellen zu teilen, basierend auf den Werten einer Spalte (eine Partition für jede unterschiedliche Werte), während der Eimer eine Technik ist, um die Daten in a zu teilen Managbares Formular (Sie können angeben, wie viele Eimer Sie möchten).
Wie wähle ich eine Bucketing -Spalte in Hive?
aus
In Hive erstellen Sie eine Tabelle basierend auf dem Verwendungsmuster und sollten Sie beide den Eimer verteilten, basierend auf den Analysen -Abfragen, die aussehen würden, . Durch die Partitionierung können Sie die Abfragen mit Prädikaten beschleunigen (d. H. Wohin Bedingungen).
ist die Aufteilung des Eimers möglich?
Beim Bucketing können die Partitionen basierend auf der Hash -Funktion einer Spalte in Eimer unterteilt werden. Es gibt zusätzliche Struktur für die Daten, die für effizientere Abfragen verwendet werden können.
Was ist der Nachteil so vieler Partitionen in Hive -Tabellen?
Einschränkungen: Eine große Anzahl von Partitionen Anzahl der Dateien/ Verzeichnisse in HDFS erstellen, wodurch der Aufwand für Namenode im Wartung von Metadaten erstellt wird. Es kann bestimmte Abfragen basierend auf der Klausel anhand der Klausel optimieren, kann jedoch für Abfragen zu einer langsamen Reaktion auf der Grundlage der Gruppierungsklausel führen.
Wie viele Eimer können wir im Bienenstock erstellen?
Eimer können beim Prädikat -Pushdown helfen, da jeder Wert zu einem Wert in einem Eimer endet. Wenn Sie also 31 Tage lang einen Eimer haben und für einen Tag filtern, kann Bienenstock mehr oder weniger ignorieren 30 Eimer .
Welche Vorteile des Eimers im Bienenstock?
Vorteile von Bucketing
- Eimered-Tabellen ermöglichen eine schnellere Ausführung von Karten-Seitenverbindungen, da die Daten in Eimer/Teilen gleicher Größe gespeichert sind.
- Effiziente Probenahme treten für Eimer -Tabellen im Vergleich zu nicht mit nicht organisierten Tischen auf.
- Wie bei der Partitionierung bietet die Bucketing -Funktion auch eine schnellere Abfrageleistung.
Was ist der Hauptvorteil bei der Aufteilung einer Tabelle in Hive?
Partitionierung – Apache Hive organisiert Tabellen in Partitionen für die Gruppierung desselben Datenarts zusammen, basierend auf einer Spalte oder Partitionschlüssel . Jede Tabelle im Bienenstock kann einen oder mehrere Partitionschlüssel haben, um eine bestimmte Partition zu identifizieren. Mit der Partition können wir schneller Abfragen zu den Datenscheiben durchführen.
Wie überprüft man einen Eimer im Bienenstock?
Wenn Sie sich nicht sicher sind, können Sie immer oevrwrite die Partition aus sich selbst einfügen und Hive einstellen. Macht. Eimer zu wahr. Wenn der Eimer auf Cola aufgeteilt ist, können Sie die Anzahl für jeden Eimer überprüfen.
Was ist Unterschied zwischen Bienenstock und Impala?
Hive generiert Abfragesausdrücke zur Kompilierungszeit, während Impala Runtime -Code -Generation für “Big Loops” erstellt. … Hive ist batchbasierte Hadoop MapReduce, während Impala eher der MPP -Datenbank ähnelt. Hive unterstützt komplexe Typen, aber Impala nicht. Apache Hive ist Fehlertolerant, während Impala keine Fehlertoleranz unterstützt.
Was sind die Optimierungstechniken im Bienenstock?
- Partitionierungstabellen: Die Hive -Partitionierung ist eine effektive Methode zur Verbesserung der Abfrageleistung in größeren Tabellen. …
- DE-armalisierende Daten: …
- Kompresskarte/Reduzierung der Ausgabe: …
- Karte Join: …
- Auswahl der Eingabeformat: …
- Parallele Ausführung: …
- Vektorisierung: …
- Unit -Tests:
Wie kann ich Partitionen in Hive sehen?
Verwenden Sie die folgenden Befehle, um Partitionen in Hive anzuzeigen:
- In dem folgenden Befehl werden alle in der Verkaufstabelle vorhandenen Partitionen aufgeführt: Partitionsverkäufe;
- In dem folgenden Befehl wird eine bestimmte Partition der Verkaufstabelle aufgeführt: Partitionsverkäufe anzeigen …
Was ist MSCK -Reparatur in Bienenstock?
MSCK -Reparaturtabelle erholt alle Partitionen im Verzeichnis einer Tabelle und aktualisiert den Hive Metastore . Beim Erstellen einer Tabelle mit partitionierter Klausel werden Partitionen generiert und im Hive -Metastore registriert.
Was ist eine Funkenpartition?
Eine Partition in Spark ist ein atomarer Datenblock (logische Aufteilung der Daten), das auf einem Knoten im Cluster gespeichert ist. Partitionen sind grundlegende Parallelität im Apache -Spark. RDDs in Apache Spark sind die Sammlung von Partitionen.
Warum teilen wir Daten auf?
In vielen groß angelegten Lösungen werden Daten in Partitionen unterteilt, auf die separat verwaltet und zugegriffen werden kann. Die Partitionierung kann die Skalierbarkeit verbessern, die Streitigkeiten verringern und die Leistung optimieren. … In diesem Artikel bedeutet der Begriff Partitionierung den Prozess der physikalischen Aufteilung von Daten in separate Datenspeicher .
Was ist Bucketing in der Datenbank?
Bucketing ist eine Technik, bei der die Tabellen oder Partitionen weiter in Eimer unterkategorisiert werden, um eine bessere Struktur von Daten und eine effiziente Abfrage zu erhalten. Nehmen wir an, es gibt eine Tabelle, die Mitarbeiterin als die oberste Partition und das Gehalt als Partition der zweiten Ebene verwendet, die viele kleine Partitionen erzeugt.
Können wir Gruppen in Hive verwenden?
Gruppe nach Klausel Verwenden Sie Spalten in Hive -Tabellen für die Gruppierung bestimmter Spaltenwerte mit der Gruppe by. Für immer der Spaltenname definieren wir eine “Gruppenklaus
Wie optimiere ich die Gruppe durch Abfrage in Hive?
Best Practices zur Optimierung der Performance von Hive -Abfragen
- Verwenden Sie Spaltennamen anstelle von * in der Auswahlklausel. …
- Verwenden Sie die Sortierung nach Bestell- und Klausel. …
- Verwenden Sie Hive Cost -basierte Optimierer (CBO) und Aktualisieren von Statistiken. …
- Befehl Hive, um CBO zu aktivieren. …
- Verwenden Sie dort, wo Filter auf nicht-aggregierten Spalten definieren müssen.
Wie bestellen Sie in Hive?
Sie können auch Reihenfolge nach
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