分区表分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多分区表基本操作

独家整理，超级全的问答！！1、mysql和hive有什么区别/OLTP和OLAP的区别/数据库和数据仓库的区别？Hive:OLAPA，数据仓库，面向主题，面向分析，存储历史数据，不能修改删除等，查询量大，查询慢，也是有事务和索引的，但是不用MySQL:OLTPT，数据库，面向业务，存储的是业务数据，可以增删改查，速度快

目录一.分区表一级分区多级分区分区操作hadoop_hive文档二.分桶表基础分桶表：分桶表排序：分区表和分桶表区别一.分区表分区表特点：需要产生分区目录，查询的时候使用分区字段筛选数据，避免全表扫描，替身查询效率 效率上：如果分区表，在查询数据的时候没有分区字段去筛

1.源表建立Createexternaltable源表(字段类型,字段类型,idintcomment'分桶字段')rowformatdelimitedFieldsterminatedby','Location'上传的表存放的路径';2.创建分桶表Createexternaltable源表(字段类型,字段类型,idintcomment'分桶字段'

Hive分区表https://blog.csdn.net/weixin_41122339/article/details/81584110表在存储时，可以将数据根据分区键的列值存储在表目录的子目录中。这样将数据切分到不同目录存储后，可以加快对分区键字段的查询和过滤速度，通过在查询条件中指定过滤条件，可以只对指定目录的数据进行扫

2、Hive分桶（接着前面hive分区开始学习）2.1 业务场景数据分桶的适用场景：分区提供了一个隔离数据和优化查询的便利方式，不过并非所有的数据都可形成合理的分区，尤其是需要确定合适大小的分区划分方式不合理的数据分区划分方式可能导致有的分区数据过多，而某些分区没有什么数据的尴

现代分布式数据库中，常见的数据分布方式有如下几种：Round-Robin、Range、List和Hash。如下图所示： 数据分布|StarRockshttps://docs.starrocks.io/zh/docs/table_design/Data_distribution/StarRocks的数据分布方式​StarRocks支持单独和组合使用数据分布方式。说明除

1、Hive分区(十分重要！！)分区的目的：避免全表扫描，加快查询速度！在大数据中，最常见的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天或者每小时切分

 分区分区是将表的数据按照某个列的值进行划分和存储的一种方式。通过分区，可以将数据按照特定的维度进行组织，提高查询效率和数据管理的灵活性。 一、分区的优势提高查询性能：通过分区，可以将数据按照特定的列值进行划分，使得查询只需要扫描特定分区的数据，减少了全表扫描的

本质就是一个hadoop的客户端，将HIveSQL转化成MapReduce程序一、企业级调优这部分主要用在实际工作中和面试中1、主要分为计算资源调优&执行计划调优计算资源调优就是yarn资源的配置，和mapreduce的资源配置，分给多少内存，核数之类的--具体可以看讲义第94-95页而

两种用于优化查询性能的数据组织策略，数仓设计的关键概念，可提升Hive在读取大量数据时的性能。1分区（Partitioning）根据表的某列的值来组织数据。每个分区对应一个特定值，并映射到HDFS的不同目录。常用于经常查询的列，如日期、区域等。这样可以在查询时仅扫描相关的分区，而不是整个数

1、Hive分区(十分重要！！)在大数据中，最常见的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天或者每小时切分成一个个小的文件，这样去操作小的文件就会

八、Hive中的分桶分区：将文件切割成多个子目录select*frompartition(k=v);//减少数据量分桶：将文件切割成多个小文件采集数据，按照桶采集//减少数据量桶中数据的join操作，效率更高//减少数据量原理：MR中：按照key的hash值对reducetask个数求模Hive中：按照分桶字段的hash值对分桶的个

在Doris的存储引擎规则:表的数据是以分区为单位存储的，不指定分区创建时，默认就一个分区.用户数据首先被划分成若干个分区（Partition），划分的规则通常是按照用户指定的分区列进行范围划分，比如按时间划分。在每个分区内，数据被进一步的按照Hash的方式分桶，分桶的规则是要找用户指定

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群文章介绍了Bucket优化技术及其在实际业务中的应用，包括SparkBucket的基本原理，重点阐述了火山引擎湖仓一体分析服务LAS（下文以LAS指代）Spark对Bucket优化的功能增强，实现了Bucket易

1、内部表和外部表没有指定建表的类型的话，默认为内部表（InternalTable或者是ManagedTable）可以通过这行代码查看表的类型：describeformatted表名;内部表和外部表的区别以及适合使用的范围：2、分区表--避免全表扫描，提高查询效率需要注意的是，在创建分区表时，分区字段不能再作

分桶和分区一样，也是一种通过改变表的存储模式，从而完成对表优化的一种调优方式但和分区不同，分区是将表拆分到不同的子文件夹中进行存储，而分桶是将表拆分到固定数量的不同文件中进行存储。  

这周我学了hive表数据导出、分区表的使用、分桶表创建和分桶表数据加载等，我在这期间也学了学java爬虫和ssm等。hive表数据导出   第二种，是放到了本地的不是放在HFDS里的分区表的使用  分桶表创建 分桶表数据加载 

分区hive的分区的是针对于数据库的分区,将原来的数据(有规律的数据)分为多个区域,数据和表的信息是不会有变化的,但是会增加namenode的压力分区的目的是提升查询效率,将原来的文件进行多层次的管理分区有三种,静态分区,动态分区,混合分区关键字:partitionedby(字段)分桶分

【博学谷IT技术支持】公众号:积雷山摩云洞，欢迎关注！！！概念分区表：将数据分散到多个子目录中，在执行查询是，可以根据条件加快查询效率分桶表：是相对分区更细的颗粒度划分，分桶表是将表查分到不同的文件中，根据数据表某列的hash值进行分区，对某列数据分区就是对该列属性值的hash值取模，

Hive的分区表、分桶表一、 Hive库的分区表1.1概述Hive中的表对应为HDFS上的指定目录，在查询数据时候，默认会对全表进行扫描，这样时间和性能的消耗都非常大。分区为HDFS上表目录的子目录，数据按照分区存储在子目录中。如果查询的where字句的中包含分区条件，则直接从该分区

一、库存扣减逻辑1）依赖缓存不依赖数据库，因为缓存能抗更高的tps。纯redis实现可能带来的问题：a、如果redis实际扣减成功了，但是redisclient接口返回失败。可能导致库存的浪费。怎么解决？可以加入库存数据库，每次更新完redis后也更新数据库。然后写一个对账程序，通过对比redis和数据库

目录一、概述1）分区概述2）分桶概述二、环境准备三、外部表和管理表1）外部表1、外部表介绍2、示例讲解2）管理表（内部表）1、管理表（内部表）介绍2、示例讲解四、分区表之静态分区和动态分区五、hive分区表严格模式和非严格模式1）严格模式2）非严格模式六、分区表和分桶表示例讲解1）分区表示例讲解

1．前言Hive的分区和分桶都是细化数据管理，加快数据查询和分析，两者有什么区别呢？下面讲解一下分区和分桶的原理。2．分区（1）分区原理Hive的分区表可以有一个或多个分区键，用于确

为了避免全表扫描，优化查询性能，我们可以使用分区和分桶表将数据细化，分桶表是分区表的进阶阶段，分桶表是使用表的字段进行进一步细分数据，分区则是指定外部的字段来分区分区表cr