Hive的分桶详解

Hive分桶通俗点来说就是将表（或者分区，也就是hdfs上的目录而真正的数据是存储在该目录下的文件）中文件分成几个文件去存储。比如表buck(目录，里面存放了某个文件如sz.data)文件中本来是1000000条数据，由于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，所以我们可以分4个文件去存储。
下面记录了从头到尾以及出现问题的操作

进行连接，创建数据库myhive2,使用该数据库

[root@mini1 ~]# cd apps/hive/bin
[root@mini1 bin]# ./beeline 
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10000
Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000
Enter username for jdbc:hive2://localhost:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://localhost:10000: ******
Connected to: Apache Hive (version 1.2.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://localhost:10000> show databases;
+----------------+--+
| database_name  |
+----------------+--+
| default        |
| myhive         |
+----------------+--+
2 rows selected (1.795 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> create database myhive2;
No rows affected (0.525 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> use myhive2;
No rows affected (0.204 seconds)

创建分桶表，导入数据，查看表内容

0: jdbc:hive2://localhost:10000> create table buck(id string,name string)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> clustered by (id) sorted by (id) into 4 buckets
0: jdbc:hive2://localhost:10000> row format delimited fields terminated by ',';
No rows affected (0.34 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> desc buck;
+-----------+------------+----------+--+
| col_name  | data_type  | comment  |
+-----------+------------+----------+--+
| id        | string     |          |
| name      | string     |          |
+-----------+------------+----------+--+
2 rows selected (0.55 seconds)
load data local inpath '/root/sz.data' into table buck;
INFO  : Loading data to table myhive2.buck from file:/root/sz.data
INFO  : Table myhive2.buck stats: [numFiles=1, totalSize=91]
No rows affected (1.411 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> select * from buck;
+----------+------------+--+
| buck.id  | buck.name  |
+----------+------------+--+
| 1        | zhangsan   |
| 2        | lisi       |
| 3        | wangwu     |
| 4        | furong     |
| 5        | fengjie    |
| 6        | aaa        |
| 7        | bbb        |
| 8        | ccc        |
| 9        | ddd        |
| 10       | eee        |
| 11       | fff        |
| 12       | ggg        |
+----------+------------+--+

如果分桶了的话，那么buck目录下应该有4个文件，页面查看


image.png

然而并没有，还是自己导入的那个文件。
这是因为分桶不是hive活着hadoop自动给我们划分文件来分桶的，而应该是我们分好之后导入才好。
需要设置开启分桶，设置reducetask数量（跟分桶数量一致）

0: jdbc:hive2://localhost:10000> set hive.enforce.bucketing = true;
No rows affected (0.063 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> set hive.enforce.bucketing ;
+------------------------------+--+
|             set              |
+------------------------------+--+
| hive.enforce.bucketing=true  |
+------------------------------+--+
1 row selected (0.067 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> set mapreduce.job.reduces=4;

那么创建另外一个表tp,将该表数据放入到buck中（select出来insert 进去），放入的时候指定进行分桶，那么会分四桶，每个里面进行排序。那么最后buck表就进行了分桶（分桶是导入的时候就分桶的而不是自己实现分桶（文件划分））。
接下来，清空buck表信息，创建表tp，将tp中数据查询出来insert into到buck中。

0: jdbc:hive2://localhost:10000> truncate table buck;
No rows affected (0.316 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> create table tp(id string,name string)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> row format delimited fields terminated by ',';
No rows affected (0.112 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> load data local inpath '/root/sz.data' into table tp;
INFO  : Loading data to table myhive2.tp from file:/root/sz.data
INFO  : Table myhive2.tp stats: [numFiles=1, totalSize=91]
No rows affected (0.419 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> show tables;
+-----------+--+
| tab_name  |
+-----------+--+
| buck      |
| tp        |
+-----------+--+
2 rows selected (0.128 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> select * from tp;
+--------+-----------+--+
| tp.id  |  tp.name  |
+--------+-----------+--+
| 1      | zhangsan  |
| 2      | lisi      |
| 3      | wangwu    |
| 4      | furong    |
| 5      | fengjie   |
| 6      | aaa       |
| 7      | bbb       |
| 8      | ccc       |
| 9      | ddd       |
| 10     | eee       |
| 11     | fff       |
| 12     | ggg       |
+--------+-----------+--+
12 rows selected (0.243 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> insert into buck 
0: jdbc:hive2://localhost:10000> select id,name from tp distribute by (id) sort by (id);
INFO  : Number of reduce tasks determined at compile time: 4
INFO  : In order to change the average load for a reducer (in bytes):
INFO  :   set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
INFO  : In order to limit the maximum number of reducers:
INFO  :   set hive.exec.reducers.max=<number>
INFO  : In order to set a constant number of reducers:
INFO  :   set mapreduce.job.reduces=<number>
INFO  : number of splits:1
INFO  : Submitting tokens for job: job_1508216103995_0028
INFO  : The url to track the job: http://mini1:8088/proxy/application_1508216103995_0028/
INFO  : Starting Job = job_1508216103995_0028, Tracking URL = http://mini1:8088/proxy/application_1508216103995_0028/
INFO  : Kill Command = /root/apps/hadoop-2.6.4/bin/hadoop job  -kill job_1508216103995_0028
INFO  : Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 4
INFO  : 2017-10-19 03:57:23,631 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
INFO  : 2017-10-19 03:57:29,349 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 1.18 sec
INFO  : 2017-10-19 03:57:40,096 Stage-1 map = 100%,  reduce = 25%, Cumulative CPU 2.55 sec
INFO  : 2017-10-19 03:57:41,152 Stage-1 map = 100%,  reduce = 75%, Cumulative CPU 5.29 sec
INFO  : 2017-10-19 03:57:42,375 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%, Cumulative CPU 6.61 sec
INFO  : MapReduce Total cumulative CPU time: 6 seconds 610 msec
INFO  : Ended Job = job_1508216103995_0028
INFO  : Loading data to table myhive2.buck from hdfs://192.168.25.127:9000/user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/.hive-staging_hive_2017-10-19_03-57-14_624_1985499545258899177-1/-ext-10000
INFO  : Table myhive2.buck stats: [numFiles=4, numRows=12, totalSize=91, rawDataSize=79]
No rows affected (29.238 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> select * from buck;
+----------+------------+--+
| buck.id  | buck.name  |
+----------+------------+--+
| 11       | fff        |
| 4        | furong     |
| 8        | ccc        |
| 1        | zhangsan   |
| 12       | ggg        |
| 5        | fengjie    |
| 9        | ddd        |
| 2        | lisi       |
| 6        | aaa        |
| 10       | eee        |
| 3        | wangwu     |
| 7        | bbb        |
+----------+------------+--+

到这应该就知道已经分桶了，否则id应该是1-12出来的，这是因为在4个桶中，分别进行了各自的排序，而不是跟order by一样会进行全局排序，页面查看下吧。


image.png

能看到确实分了4桶，客户端查看下内容吧（可以直接解析hdfs操作的）

0: jdbc:hive2://localhost:10000> dfs -ls /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+--+
|                                                DFS Output                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+--+
| Found 4 items                                                                                             |
| -rwxr-xr-x   2 root supergroup         22 2017-10-19 03:57 /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/000000_0  |
| -rwxr-xr-x   2 root supergroup         34 2017-10-19 03:57 /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/000001_0  |
| -rwxr-xr-x   2 root supergroup         13 2017-10-19 03:57 /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/000002_0  |
| -rwxr-xr-x   2 root supergroup         22 2017-10-19 03:57 /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/000003_0  |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+--+
5 rows selected (0.028 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> dfs -cat  /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/000000_0;
+-------------+--+
| DFS Output  |
+-------------+--+
| 11,fff      |
| 4,furong    |
| 8,ccc       |
+-------------+--+
3 rows selected (0.02 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> dfs -cat  /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/000001_0;
+-------------+--+
| DFS Output  |
+-------------+--+
| 1,zhangsan  |
| 12,ggg      |
| 5,fengjie   |
| 9,ddd       |
+-------------+--+
4 rows selected (0.08 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> dfs -cat  /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/000002_0;
+-------------+--+
| DFS Output  |
+-------------+--+
| 2,lisi      |
| 6,aaa       |
+-------------+--+
2 rows selected (0.088 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> dfs -cat  /user/hive/warehouse/myhive2.db/buck/000003_0;
+-------------+--+
| DFS Output  |
+-------------+--+
| 10,eee      |
| 3,wangwu    |
| 7,bbb       |
+-------------+--+
3 rows selected (0.062 seconds)

注： select id,name from tp distribute by (id) sort by (id)语句中distribute by (id) sort by (id)知道根据id进行分桶（根据id进行hash散列），根据id进行排序默认升序。如果两者字段相同那么可以使用cluster by (id);也就是说可以写成

insert into buck select id ,name from p cluster by (id);

效果是一样的。

分桶的作用

观察下面的语句。

select a.id,a.name,b.addr from a join b on a.id = b.id;

如果a表和b表已经是分桶表，而且分桶的字段是id字段，那么做这个操作的时候就不需要再进行全表笛卡尔积了。

最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 人面猴
    序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
    沈念sama阅读 204,684评论 6赞 478
  • 死咒
    序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,143评论 2赞 381
  • 救了他两次的神仙让他今天三更去死
    文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,214评论 0赞 337
  • 道士缉凶录：失踪的卖姜人
    文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,788评论 1赞 277
  • 港岛之恋（遗憾婚礼）
    正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
    茶点故事阅读 63,796评论 5赞 368
  • 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
    文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
    开封第一讲书人阅读 48,665评论 1赞 281
  • 城市分裂传说
    那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...
    沈念sama阅读 38,027评论 3赞 399
  • 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
    文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
    开封第一讲书人阅读 36,679评论 0赞 258
  • 万荣杀人案实录
    序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
    沈念sama阅读 41,346评论 1赞 299
  • 护林员之死
    正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,664评论 2赞 321
  • 白月光启示录
    正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,766评论 1赞 331
  • 活死人
    序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
    沈念sama阅读 33,412评论 4赞 321
  • 日本核电站爆炸内幕
    正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,015评论 3赞 307
  • 男人毒药：我在死后第九天来索命
    文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,974评论 0赞 19
  • 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
    文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1赞 260
  • 情欲美人皮
    我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,073评论 2赞 350
  • 代替公主和亲
    正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,501评论 2赞 343

推荐阅读更多精彩内容

  • （三）Hive的分桶详解
    Hive分桶通俗点来说就是将表（或者分区，也就是hdfs上的目录而真正的数据是存储在该目录下的文件）中文件分成几个...
    小猪Harry阅读 318评论 0赞 0
  • Hive的分桶详解
    Hive分桶通俗点来说就是将表（或者分区，也就是hdfs上的目录而真正的数据是存储在该目录下的文件）中文件分成几个...
    小猪Harry阅读 267评论 0赞 0
  • 三，Hive的分桶详解
    Hive分桶通俗点来说就是将表（或者分区，也就是hdfs上的目录而真正的数据是存储在该目录下的文件）中文件分成几个...
    __元昊__阅读 385评论 0赞 0
  • Hive的分桶详解
    Hive分桶通俗点来说就是将表（或者分区，也就是hdfs上的目录而真正的数据是存储在该目录下的文件）中文件分成几个...
    piziyang12138阅读 555评论 0赞 0
  • 第三课 Hive的分桶详解
    Hive分桶通俗点来说就是将表（或者分区，也就是hdfs上的目录而真正的数据是存储在该目录下的文件）中文件分成几个...
    Arroganter阅读 750评论 0赞 0