Hive中分区和分桶的概念和操作

栏目: 服务器 · 发布时间: 6年前

内容简介:在使用传统的RDBMS数据库(关系数据库),例如MySql时,对于一些大表,我们通常会进行分表操作,以提升查询效率。在Hive中也提供了类似的概念和操作,本文将对其进行讲述。假设有一张订单表OrderInfo,简化一下,字段分别为:订单Id OrderId、卖家 Retailer、买家 Customer、订单金额 OrderAmount、下单日期 OrderDate。比较常见的做法有两种:一种是按年分表,例如建OrderInfo_2018、OrderInfo_2017。按年分表的问题是如果查询不基于时间,

在使用传统的RDBMS数据库(关系数据库),例如 MySql 时,对于一些大表,我们通常会进行分表操作,以提升查询效率。在Hive中也提供了类似的概念和操作,本文将对其进行讲述。

RDBMS中的分表操作

假设有一张订单表OrderInfo,简化一下,字段分别为:订单Id OrderId、卖家 Retailer、买家 Customer、订单金额 OrderAmount、下单日期 OrderDate。比较常见的做法有两种:一种是按年分表,例如建OrderInfo_2018、OrderInfo_2017。按年分表的问题是如果查询不基于时间,例如查询某个单号、查询某个买家/卖家的所有订单,则依然要全表查找(所有按年分的表都要查)。类似地,也可以按卖家进行分表。按卖家分表(或者类似的其他字段)的问题在于:数据分布不一致,会造成有的表数据极多,有的表数据极少。

可以实际地建两张表 OrderInfo_2018、OrderInfo_2017,也可以隐式地建,对数据库的上层应用不可见(表名仍然为OrderInfo)。隐式建表有时会有一些限制,也需要对数据库有更深一些的了解,因此,很多开发人员直接显式地创建多张不同表。

还有一种是按单号的Hash值取模进行分表,假设分4张表(OrderInfo_0~OrderInfo_3),那么具体某个订单存入哪张表,规则是 Hash(OrderId)%4,根据余数决定存入那张表。根据这种方式分表,优点是可以提升基于单号的查找速度,以及对于单号的join连接查询。但是如果针对某个买家或者时间段来查询,又需要全表查询。使用这种方式还有一个缺陷就是不好扩表,假设开始时设计了4张表(除4取余),后来单表数据仍然很多,想要重新改为8张表(除8取余),此时就需要将现有表中的记录重新进行计算并迁移到对应的表中。

这两种方式,第一种可以视为连续的(基于时间连续,或者基于某个列连续,比如卖家),第二种则为离散的。有一种间接的改进策略可以集成两种方式的优点,称为异构索引表。具体可以参看这里:企业IT架构转型之道。

Hive中的表分区

Hive中的表分区和上面RDBMS的第一种方式极为类似,用来对连续的数据进行分区。Hive中的表存储在HDFS上,HDFS是一个分布式文件系统,通过目录来对文件进行组织和管理。Hive中的一张表对应HDFS上的一个或者多个文件。创建一个Hive的表分区,相当于在HDFS上创建了几个目录,分别存储表中对应的数据。

继续通过上面订单的例子来查看一下,假设我们按照年(Year)和卖家(Retailer),使用下面的语句创建EShop库,并在该库中创建OrderInfo表:

关于HDFS和Hive环境的搭建,可以查看这两篇文章:安装和配置Hive, 安装和配置Hadoop(单节点)

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS Eshop; CREATE TABLE IF NOT EXISTS Eshop.OrderInfo ( OrderId int, Customer string, OrderAmount int, OrderDate Timestamp ) PARTITIONED BY(Year string, Retailer string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

这里需要注意的是表的定义中没有了Retailer字段,因为同一个分表中的Retailer都是一样的,所以将它作为数据列存在表中也就没有了意义,只需要存在“表名”中就可以了。假设Retailer是Apple和XiaoMi,如果是RDBMS,可以这样建表 OrderInfo_Apple、OrderInfo_XiaoMi,此时就不需要再将Apple和XiaoMi的值存到表中,因为表中的值都一样。但这样会带来查询问题,当需要以select columns from table的方式统一获取时又不方便。Hive巧妙地解决了这个问题,即将Partition的列作为虚拟列,虽然实际上不存数据,但是在查询的时候却可以直接使用select来查询。

接下来,插入一些数据进行测试,假设有这样一批数据:

OrderId Retailer Customer OrderAmount OrderDate
1 Apple Jimmy 5200 2017-10-01 00:00:00
2 Apple Jack 3180 2017-11-01 00:00:00
3 XiaoMi Jimmy 2010 2017-12-01 00:00:00
4 XiaoMi Alice 980 2018-10-01 00:00:00
5 XiaoMi Eva 1080 2018-10-20 00:00:00
6 XiaoMi Ellie 680 2018-11-01 00:00:00
7 Apple Alice 920 2018-12-01 00:00:00

那么再插入时,就需要提前分好组(实际应用中都是通过写代码来进行分组),然后分四次插入:

INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo PARTITION(Year="2017", Retailer="Apple") VALUES (1, 'Jimmy', 5200, '2017-10-01 00:00:00'), (2, 'Jack', 3180, '2017-11-01 00:00:00'); INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo PARTITION(Year="2017", Retailer="XiaoMi") VALUES (3, 'Jimmy', 2010, '2017-12-01 00:00:00'); INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo PARTITION(Year="2018", Retailer="Apple") VALUES (7, 'Alice', 920, '2018-12-01 00:00:00'); INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo PARTITION(Year="2018", Retailer="XiaoMi") VALUES (4, 'Alice', 980, '2018-10-01 00:00:00'), (5, 'Eva', 1080, '2018-10-20 00:00:00'), (6, 'Ellie', 680, '2018-11-01 00:00:00');

插入完成后,执行下面的select查询:

hive > select OrderId, Retailer, Customer, OrderAmount, OrderDate, Year from EShop.OrderInfo; OK 1 Apple Jimmy 5200 2017-10-01 00:00:00 2017 2 Apple Jack 3180 2017-11-01 00:00:00 2017 3 XiaoMi Jimmy 2010 2017-12-01 00:00:00 2017 7 Apple Alice 920 2018-12-01 00:00:00 2018 4 XiaoMi Alice 980 2018-10-01 00:00:00 2018 5 XiaoMi Eva 1080 2018-10-20 00:00:00 2018 6 XiaoMi Ellie 680 2018-11-01 00:00:00 2018 Time taken: 0.26 seconds, Fetched: 7 row(s)

可以看到用作分区的虚拟列Year和Retailer也可以包含在Select当中。接下来查看一下HDFS:

Hive中分区和分桶的概念和操作
OrderInfo表下的Year分区

不管是EShop库,还是OrderInfo表,在HDFS上都只是一个目录,一个文件夹。而year分区和retailer分区也不过是在orderinfo下的子文件夹。

Hive中分区和分桶的概念和操作
Year分区(目录)下的Retailer分区(目录)

目录的最底层,是实际的数据文件,点击下载后,因为建表时设置的存储格式为TEXTFILE,所以是以纯文本的格式保存。可以使用文本编辑器打开,看到下面的数据:

Hive中分区和分桶的概念和操作
year=2017,retailer=apple分区下的数据文件内容

Hive中的表分桶

Hive中的分桶和第二种情况类似,它不会像分区那样创建独立的文件夹,而是直接按照桶数去拆分文件。而在插入时,也无需像分区那样指定到哪个桶中。如同上面所述,分桶会基于指定的列进行Hash运算,根据Hash的结果来自动进行分桶(数据归档)。分桶后基于分桶列所做的查询和join操作会有执行效率的优化和提升。

现将前面创建的OrderInfo表删除掉,然后再重新创建:

DROP TABLE EShop.OrderInfo; CREATE TABLE IF NOT EXISTS Eshop.OrderInfo ( OrderId int, Retailer string, Customer string, OrderAmount int, OrderDate Timestamp ) CLUSTERED BY (OrderId) INTO 2 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

因为没有分区,所以此时就需要将Retailer字段再加回去。

接下来执行插入操作:

INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo VALUES (1, 'Apple', 'Jimmy', 5200, '2017-10-01 00:00:00'), (2, 'Apple', 'Jack', 3180, '2017-11-01 00:00:00'), (3, 'XiaoMi', 'Jimmy', 2010, '2017-12-01 00:00:00'), (4, 'XiaoMi', 'Alice', 980, '2018-10-01 00:00:00'), (5, 'XiaoMi', 'Eva', 1080, '2018-10-20 00:00:00'), (6, 'XiaoMi', 'Ellie', 680, '2018-11-01 00:00:00'), (7, 'Apple', 'Alice', 920, '2018-12-01 00:00:00');

继续查看HDFS,可以看到分为了2个文件,一个文件ID全是奇数1,3,5,7,另一个文件ID全是偶数2,4,6。可能因为OrderId为int型,所以没有Hash,就直接根据桶数2进行取模了吧。

Hive中分区和分桶的概念和操作
不分区,只进行分桶后的数据

类似地,如果将桶数改为3,文件被分割为:(1,4,7)、(2,5)、(3,6)。

当把Id改为字符串类型,将值设为a~g,再进行分桶的测试,文件被分割为:(a,c,e,g)和(b,d,f)

感谢阅读,希望这篇文章能给你带来帮助!


以上所述就是小编给大家介绍的《Hive中分区和分桶的概念和操作》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

大型网站系统与Java中间件开发实践

大型网站系统与Java中间件开发实践

曾宪杰 / 电子工业出版社 / 2014-4-24 / 65.00

本书围绕大型网站和支撑大型网站架构的 Java 中间件的实践展开介绍。从分布式系统的知识切入,让读者对分布式系统有基本的了解;然后介绍大型网站随着数据量、访问量增长而发生的架构变迁;接着讲述构建 Java 中间件的相关知识;之后的几章都是根据笔者的经验来介绍支撑大型网站架构的 Java 中间件系统的设计和实践。希望读者通过本书可以了解大型网站架构变迁过程中的较为通用的问题和解法,并了解构建支撑大型......一起来看看 《大型网站系统与Java中间件开发实践》 这本书的介绍吧!

RGB转16进制工具
RGB转16进制工具

RGB HEX 互转工具

在线进制转换器
在线进制转换器

各进制数互转换器

UNIX 时间戳转换
UNIX 时间戳转换

UNIX 时间戳转换