[大数据]Hive：分桶

• 分桶

  • 分桶表是对列值取哈希值的方式，将不同数据放到不同文件中存储
  • 对于 hive 中每一个表，分区都可以进一步进行分桶
  • 由：列的哈希值? ?/?（除以）桶的个数
    • 决定每条数据划分在哪个桶中
• 与分区的区别
  • 分区：多级目录、每个目录存储固定特征的文件
• 场景
  • 数据抽样 （sampling）
• 开启支持分桶
  • set hive.enforce.bucketing=true
    • 1.X 默认是 false
    • 2.x 之后没有，但是默认是支持的
    • MR 运行时会根据 bucket 的个数自动分配 reduce task 个数
      • 用户也可以通过 mapred.reduce.tasks 自已设置 reduce 任务个数，但分桶时不推荐使用
    • 一次作业产生的桶（文件数量）和 reduce task 个数一致

使用

原本数据表

创建分桶表

创建分桶表，表中字段，以 age 字段做为（列哈希值），并指定4个分桶

向分桶表导入数据

分桶数 与 reduce task 数相同

处理后的数据

?四个分桶文件

文件名显示的：0、1、2、3，其实就是分桶文件的：1、2、3、4

?每个分桶文件所写入的数据

桶表抽样查询

select * from 分桶表 tablesample(bucket 1 out of 4 on columns);

?tablesample 语法

百分比抽样

tablesample(40 percent);? ?即：40%

数据大小抽样

tablesample(20M);? ?即：20M的数据

行数抽样

tablesample(1000 rows);? ?即：1000行数据

分桶抽样

• tablesample(bucket x out of y)
• x：表示从哪个? “bucket（分桶）”? 开始抽取数据
• y：必须为该表总 bucket 数的，倍数或因子
  • 倍数
    • 获取单个分桶中的部分数据：（总 bucket 数 / y）
      • 总 bucket? 4个数? 除以? 8? ：二分之一的数据
      • 也就是获取指定分桶表中的二分之一的数据
        • 可能是 bug (多次尝试)
          • 1个分桶表里有六条数据，y为8时正常显示3条数据，当y为12（三分之一）时应该显示2条数据，可仍然显示3条数据（找到原因再补充）
            • 
            • 
  • 因子
    • 获取指定分桶表个数：（总 bucket 数 / y）
      • 总 bucket? 4个数? 除以? 2? ：2个分桶表
      • 也就是一共获取 2个分桶表的数据
    • 当 y 是因子时，两个分桶表是跳表的方式
      • x 是 1，y 是 2? （x+y）
      • 1 和 3 分桶表的所有数据