数据仓库 Hive 从入门到大神（四）

分区和桶

在大规模数据处理场景下，对数据进行分区和桶操作可以提高查询效率。Hive 提供了分区和桶功能，可以根据表的特点对数据进行优化存储和查询。

分区

分区是将表按照一定的规则划分为多个子目录来存储，例如按照时间、地域或者用户等字段进行分区。通过分区，我们可以快速地定位到需要查询的数据，避免全表扫描的性能瓶颈。

下面是一个创建按照时间分区的表的示例：

CREATE TABLE logs (
    log_time STRING,
    message STRING
) PARTITIONED BY (date STRING)
STORED AS TEXTFILE;

这个语句表示创建了一个名为“logs”的表，有两列，分别是“log_time”和“message”，类型均为字符串。PARTITIONED BY (date STRING) 表示按照“date”字段进行分区，STORED AS TEXTFILE 则表示将数据以文本文件形式存储。

每次导入数据时，需要指定要添加到哪个分区中，例如：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/file' INTO TABLE logs PARTITION (date='2022-01-01');

这个命令表示将本地文件中的数据导入到“logs”表的“2022-01-01”分区中。

查询时，可以针对特定的分区进行查询，例如：

SELECT * FROM logs WHERE date = '2022-01-01';

桶

桶是将表按照 hash 算法将数据分成多个桶，每个桶中存放具有相同 hash 值的记录。通过桶操作，我们可以进一步提高查询效率，节约查询时间和资源。

下面是一个创建桶表的示例：

CREATE TABLE users (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
) CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS
STORED AS ORC;

这个语句表示创建了一个名为“users”的表，有三列，分别是“id”、“name”和“age”，类型分别为整型、字符串和整型。CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS 表示按照“id”字段进行 hash 分桶，分成 4 个桶，STORED AS ORC 则表示将数据以 ORC 文件形式存储。

每次导入数据时，数据会被自动分配到不同的桶中。查询时，可以针对特定的桶进行查询，例如：

SELECT * FROM users TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 4 ON id);

这个语句表示查询“users”表中第 1 个桶的数据，其中 TABLESAMPLE 是 Hive 的抽样函数，用于从表中随机抽取一部分数据进行查询。

Hive on Spark

Hive on Spark 是将 Hive 引擎与 Spark 计算框架结合起来使用的方式，能够充分利用 Spark 的并行计算和内存计算能力，提高数据处理和计算效率。

要在 Hive 中使用 Spark，需要先安装 Spark，并配置 Spark 的环境变量。然后，在 Hive 中执行如下命令即可启用 Hive on Spark：

SET hive.execution.engine=spark;

此外，还可以通过 SET spark.master 来指定 Spark 的运行模式，例如：

SET spark.master=yarn;

这个命令表示将 Spark 运行在 YARN 上。

小结

以上就是《数据仓库 Hive 从入门到小牛》（四）的内容，我们介绍了 Hive 中的分区和桶功能，以及如何使用 Hive on Spark 进行计算和处理。