hive 桶相关特性分析

1. hive 桶相关概念
    桶(bucket)是指将表或分区中指定列的值为key进行hash,hash到指定的桶中,这样可以支持高效采样工作。
    抽样(
sampling
)可以在全体数据上进行采样,这样效率自然就低,它还是要去访问所有数据。而如果一个表已经对某一列制作了bucket,就可以采样所有桶中指定序号的某个桶,这就减少了访问量。

   
2. 桶作用

1)数据抽样

2)提升某些查询操作效率,如:mapside join 

3. 桶的使用
  

--场景一、场景二使用此表说明 
以id来划分桶,测试是否可以直接使用load将数据放入相关的桶中。
create table tb_user (id int ,name string,age int) partitioned by (timeflag bigint) clustered by (id) sorted by (age asc) into 4 buckets  row format delimited fields terminated by ',';

测试数据:
[hadoop@mwtec-50 tmp]$ hadoop fs -cat /user/hive/warehouse2/tb_user/timeflag=130730/tb_user;
1,nat,18,130731
0,joe,19,130730
2,kay,14,130729
3,ann,18,130730
4,add,19,130730
5,ads,20,130821
6,dsf,19,130901
7,ll,19,130721
8,aas,15,130721

--场景七
使用name来划分桶,测试是否可以使用字符串进行划分。
create table tb_stu_1(id int,age int, name string,timeflag bigint)  clustered by (name) sorted by (age) into 5  buckets row format delimited fields terminated  by ',';

--其他场景:
使用id来划分桶,测试桶的一些特性。
create table tb_tmp(id int,age int, name string ,timeflag bigint) row format delimited fields terminated by ','; 


create table tb_stu(id int,age int, name string,timeflag bigint)  clustered by (id) sorted by (age) into 5  buckets row format delimited fields terminated  by ',';

测试数据:
1,20,zxm,20130730
2, 21, ljz,20130730
3, 19, cds,20130730
4, 18, mac,20130730
5, 22, android,20130730
6, 23, symbian,20130730
7, 25, wp, 20130730

相关操作语句:

1. [hadoop@mwtec-50 tmp]$ vi tb_tmp

1,20,zxm,20130730
2, 21, ljz,20130730
3, 19, cds,20130730
4, 18, mac,20130730
5, 22, android,20130730
6, 23, symbian,20130730
7, 25, wp, 20130730

2.  hadoop fs -put /tmp/tb_tmp /user/hadoop/output

3.  load data inpath '/user/hadoop/output/tb_tmp' into table tb_tmp;

场景一: 使用load data inpath 进行导入

语句:
load data inpath '/user/hadoop/output/tb_user' into table tb_user partition(timeflag=130730);

注:使用load data时数据之间不能有空格,否则输入的数据会为null
执行结果:

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结果分析:
直接使用load data inpath 不能自动分为四个桶,所有数据都在tb_user目录下。

场景二:先 set hive.enforce.bucketing = true; 再使用load data inpath 进行导入
注:退出hive客户端
语句:
set hive.enforce.bucketing = true; 
load data inpath '/user/hadoop/output/tb_user' into table tb_user partition(timeflag=130730);
执行结果:

hive 桶相关特性分析

结果分析:
先 set hive.enforce.bucketing = true; 再使用load data inpath 进行导入 不能自动分为四个桶,所有数据都在tb_user目录下。

场景三:退出hive客户端后再进入hive客户端,不使用set hive.enforce.bucketing = true,使用insert into table 命令写数据至tb_stu表中。

语句:
insert into table tb_stu select id,age,name,timeflag from tb_tmp where timeflag=20130730 sort by age;

执行过程:
hive 桶相关特性分析

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结果分析:

在没有set hive.enforce.bucketing = true时,只有一个job且查看hdfs时,只发现有一个目录,并非有5个目录。从而可知在执行桶的插入语句时需要先执行set hive.enforce.bucketing = true;

场景四:使用set hive.enforce.bucketing = true,使用insert into table 命令写数据至tb_stu表中。

语句:

insert into table tb_stu select id,age,name,timeflag from tb_tmp where timeflag=20130730 sort by age;
执行过程:
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结果分析:
使用set hive.enforce.bucketing = true后,插入的语句的job数为2个,hdfs下有5个桶。

场景五:使用桶的抽样(
sampling)
语句:
 select * from tb_stu  tablesample(bucket 1 out of 5 on id);
执行过程:
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结果分析:
用tablesample 子句对表进行取样,可以获得相同结果,这样子句将查询限定在表的一部分桶内,而不是使用整个表。如:上图所示,能被5求余得1的桶的所有数据将被查询出来。

场景六:使用桶的抽样(
sampling),且使用rand()函数
语句:
  select * from tb_stu  tablesample(bucket 1 out of 5 on rand());  
执行过程: 
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结果分析:
查询只需要读取和tablesample子句匹配的桶,所取样分桶是非常高效的操作。如果使用rand()函数对没有划分成桶的表进行取样,即使只需要读取很小一部分样本,也要扫描整个输入数据集。

场景七:

语句:
insert into table tb_stu_1 select id,age,name,timeflag from tb_tmp;

相关结果:

hive 桶相关特性分析

结果分析:

hive表中分桶不仅可以使用数字也可以使用字符串进行桶。


总结分析:

1. 定义了桶,但要生成桶的数据,只能是由其他表通过insert into 或是insert overwrite ,若表有分区只能使用insert overwrite 

2. 定义桶可以使用整型字段或是string类型字段

3.  若表没有定义桶也可以进行随机抽样

4. 必须先set hive.enforce.bucketing = true才可以将数据正常写入桶中

未解决问题:

问题一、桶表有分区时不支持insert into 

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问题二、
此时建表语句为:
create table tb_stu(id int,age int, name string) partitioned by (timeflag bigint) clustered by (id) sorted by (age) into 4  buckets row format delimited fields terminated  by ',';
使用:
insert into table partition(timeflag=130801) select id,age,name,timeflag from tb_tmp;

出现如下异常:
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