Hive的分区与排序

一、Hive分区

1.引入：

        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容易很多了。

2.优点：

避免全局搜索，减少数据扫描工作量，提高了查询效率。

3.静态分区（SP）

借助于物理的文件夹分区，实现快速检索的目的

一般对于查询比较频繁的列设置为分区列

需要手动插入或加载数据进行分区

创建单分区表语法：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_student (
sno int,
sname string
) partitioned by(grade int)
row format delimited fields terminated by ',';

--  分区的字段不要和表的字段相同。相同会报错error10035


1,xiaohu01,1
2,xiaohu02,1
3,xiaohu03,1
4,xiaohu04,1
5,xiaohu05,1

6,xiaohu06,2
7,xiaohu07,2
8,xiaohu08,2

9,xiaohu09,3
10,xiaohu10,3
11,xiaohu11,3
12,xiaohu12,3
13,xiaohu13,3
14,xiaohu14,3
15,xiaohu15,3

16,xiaohu16,4
17,xiaohu17,4
18,xiaohu18,4
19,xiaohu19,4
20,xiaohu20,4
21,xiaohu21,4
-- 载入数据
-- 将相应年级依次导入
load data local inpath '/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade1.txt' into table t_student partition(grade=1);

load data local inpath '/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade2.txt' into table t_student partition(grade=2);

load data local inpath '/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade3.txt' into table t_student partition(grade=3);

load data local inpath '/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade4.txt' into table t_student partition(grade=4);

图示：

静态多分区表语法：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_teacher (
tno int,
tname string
) partitioned by(grade int,clazz int)
row format delimited fields terminated by ',';

--注意：前后两个分区的关系为父子关系，也就是grade文件夹下面有多个clazz子文件夹。


1,xiaoge01,1,1
2,xiaoge02,1,1

3,xiaoge03,1,2
4,xiaoge04,1,2

5,xiaoge05,1,3
6,xiaoge06,1,3

7,xiaoge07,2,1
8,xiaoge08,2,1

9,xiaoge09,2,2

--载入数据
load data local inpath ''/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade11.txt'' into table t_teacher partition(grade=1,clazz=1);

load data local inpath ''/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade12.txt'' into table t_teacher partition(grade=1,clazz=2);

load data local inpath ''/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade13.txt'' into table t_teacher partition(grade=1,clazz=3);

load data local inpath ''/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade21.txt'' into table t_teacher partition(grade=2,clazz=1);

load data local inpath ''/usr/local/soft/bigdata29/wendang/gread_data/grade22.txt'' into table t_teacher partition(grade=2,clazz=2);

4.动态分区（DP）

  • 静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。

  • 详细来说，静态分区的列是在编译时期通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。

开启动态分区首先要在hive会话中设置如下的参数：

# 表示开启动态分区
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

# 表示动态分区模式：strict（需要配合静态分区一起使用）、nostrict
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

===================以下是可选参数======================

# 表示支持的最大的分区数量为1000，可以根据需求自己调整
hive> set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;

# 设置为true表示开启动态分区的功能（默认为false）
--hive.exec.dynamic.partition=true;

# 设置为nonstrict，表示允许所有分区都是动态的（默认为strict）
-- hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 
-- hive.exec.dynamic.partition.mode=strict; 

# 每个mapper或reducer可以创建的最大动态分区个数(默认为100) 
比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错
--hive.exec.max.dynamic.partition.pernode=100; 

# 一个动态分区创建可以创建的最大动态分区个数（默认值1000）
--hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;

# 全局可以创建的最大文件个数（默认值100000）
--hive.exec.max.created.files=100000; 

# 当有空分区产生时，是否抛出异常（默认false） 
-- hive.error.on.empty.partition=false;  

动态分区案例： 动态插入学生年级班级信息

--创建分区表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_student_d (
sno int,
sname string
) partitioned by (grade int,clazz int)
row format delimited fields terminated by ',';

--创建原始数据表(外部)
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS t_student_e (

sno int,

sname string,

grade int,

clazz int

) 

row format delimited fields terminated by ',';

原始表数据：

1,xiaohu01,1,1
2,xiaohu02,1,1
3,xiaohu03,1,1
4,xiaohu04,1,2
5,xiaohu05,1,2
6,xiaohu06,2,3
7,xiaohu07,2,3
8,xiaohu08,2,3
9,xiaohu09,3,3
10,xiaohu10,3,3
11,xiaohu11,3,3
12,xiaohu12,3,4
13,xiaohu13,3,4
14,xiaohu14,3,4
15,xiaohu15,3,4
16,xiaohu16,4,4
17,xiaohu17,4,4
18,xiaohu18,4,5
19,xiaohu19,4,5
20,xiaohu20,4,5
21,xiaohu21,4,5

将原始数据表的查询结果作为分区结果加载到分区表中：

insert overwrite table t_student_d partition (grade,clazz)  select * from t_student_e;

5.分区表操作

举例：

（1）全表扫描，不推荐，效率低

select count(*) from st_student_d；

（2）使用where条件进行分区裁剪，避免了全表扫描，效率高

select count(*) from st_student_d where grade = 1;

（3）也可以在where条件中使用非等值判断

select count(*) from t_student_d where grade<3 and grade>=1;

（4）查看分区

show partitions t_student_d；

（5）添加分区

alter table t_student_d add partition (grade=6);

（6）删除分区

alter table t_student_d drop partition (grade=5);

2.1 业务场景

数据分桶的适用场景：

二、Hive分桶

1.概述与使用场景

概述：在Hive中，分桶是一种用于提高查询性能的技术，通过将数据集分成更小的、可管理的部分来实现。分桶是通过对表的某一列进行哈希来实现的，Hive会根据分桶列的值来确定数据应该放入哪个桶。

使用场景：当我们的分区之后，最后的文件还是很大怎么办，就引入了分桶的概念。将这个比较大的文件再分成若干个小文件进行存储，我们再去查询的时候，在这个小范围的文件中查询就会快很多。对于hive中的每一张表、分区都可以进一步的进行分桶。当然，分桶不是说将文件随机进行切分存储，而是有规律的进行存储。

2.数据分桶原理

Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中

  • bucket num = hash_function(bucketing_column) mod num_buckets

  • 列的值做哈希取余 决定数据应该存储到哪个桶

3.数据分桶优势

方便抽样

使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便

提高join查询效率

获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。

4.分桶案例：

（1）首先我们需要开启分桶的支持

set hive.enforce.bucketing=true; 

（2）创建一个普通的表

create table person
(
id int,
name string,
age int
)
row format delimited
fields terminated by ',';

（3）数据准备（id,name,age）

1,tom,11
2,cat,22
3,dog,33
4,hive,44
5,hbase,55
6,mr,66
7,alice,77
8,scala,88

将数据load到person表中

load data local inpath '文件在Linux上的绝对路径' into table psn31;

（4）创建分桶表

create table psn_bucket
(
id int,
name string,
age int
)
clustered by(age) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by ',';

（5）将查询的数据insert到表psn_bucket中

insert into psn_bucket select * from person;

5.分桶和分区的区别

分区和分桶的区别在于其提供的性能优化方向不同。分区适用于数据快速访问特定的数据范围，而分桶适用于对于数据JOIN操作的效率提升。

分区之后会产生分区文件夹，数据会存储在问价夹下的文件中，分桶不会产生文件夹，数据直接存储在分桶之后的文件中。简而言之，分区是对数据进行划分，而分桶是对文件进行划分。

三、Java连接hive(Hive JDBC)

1.启动hiveserver2

    hiveserver2 &

2.新建maven项目并添加两个依赖

 <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.7.6</version>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-jdbc -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hive</groupId>
        <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
    </dependency>

 

3.编写JDBC代码

import java.sql.*;public class HiveJDBC {public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, SQLException {Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://master:10000/bigdata29");Statement stat = conn.createStatement();ResultSet rs = stat.executeQuery("select * from students limit 10");while (rs.next()) {int id = rs.getInt(1);String name = rs.getString(2);int age = rs.getInt(3);String gender = rs.getString(4);String clazz = rs.getString(5);System.out.println(id + "," + name + "," + age + "," + gender + "," + clazz);}rs.close();stat.close();conn.close();}
}

四、Hive排序

1.全局排序（order by ）

  • order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间

  • 使用 order by子句排序 :ASC（ascend）升序（默认）| DESC（descend）降序

  • order by放在select语句的结尾

  • 语法：select * from 表名 order by 字段名1[，别名2...];

2.局部排序(对reduce内部做排序)

  • sort by 不是全局排序,其在数据进入reducer前完成排序。

  • 如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks大于1,则sort by 只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。asc,desc都可以。

步骤：

（1）设置reduce个数

         set mapreduce.job.reduce=自定义数量;

（2）查看reduce个数

         set mapreduce.job.reduces;

（3）排序

         select * from 表名 sort by 字段名[,字段名...];

3.分区排序(本身没有排序)

  • distribute by（字段）根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列。

    类似MR中partition,进行分区，结合sort by使用。（注意：distribute by 要在sort by之前）

  • 对于distrbute by 进行测试，一定要多分配reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。

步骤：

（1）设置reduce个数

          set mapreduce.job.reduce=自定义数量;

（2）排序

         select * from 表名 distribute by 字段名[,字段名...] sort by 字段;

4.分区并排序

  • cluster by（字段）除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序 asc desc

  • cluster by = distribute by + sort by 只能默认升序，不能使用倒序

语法：

select * from 表名 distribute by 字段名[,字段名...] sort by 字段名[,字段名...];

四种排序图解：

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