在生产环境下，创建内部表和外部表取决于数据处理和存储的需求。以下是一些常见的情况和最佳实践： 创建内部表：当数据需要经过多次处理和转换后才能被存储时，通常会先创建内部表。...内部表将数据存储在Hive的默认文件格式（如ORC、Parquet）中，这些格式通常比其他文件格式（如CSV、JSON）更高效，并且支持更高级的查询和分析操作。 ...17 桶表 Hive中的桶表是一种数据分区的方式，将相似的数据行分配到相同的桶中，然后将每个桶存储为一个单独的文件。...桶表可以提高查询性能，因为它们允许Hive更容易地对数据进行切片和切块，从而提高查询的速度。 桶表在创建时需要指定桶的数量和桶表的列。...表被分为4个桶，并按列col1进行分区。 可以使用INSERT INTO语句将数据插入到桶表中。在插入数据时，Hive会根据指定的列对数据进行哈希，然后将其分配到适当的桶中。
数据存储位置 Hive 存储在HDFS，数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。...（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率） 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能...HiveInputFormat没有对小文件合并功能。 其他 列式存储，采用分区技术，开启JVM重用…类似的技术非常多，大家选择一些方便记忆的就OK。...，更详细的实操应该等着你们后面去实践哟~ Hive视图 视图是一种使用查询语句定义的虚拟表，是数据的一种逻辑结构，创建视图时不会把视图存储到磁盘上，定义视图的查询语句只有在执行视图的语句时才会被执行...但是索引需要额外的存储空间，因此在创建索引时需要考虑索引的必要性。 注意：Hive不支持直接使用DROP TABLE语句删除索引表。
拓展： 这里有有个易混淆点，Hive 元数据默认存储在 derby 数据库，不支持多客户端访问，所以将元数据存储在 MySQL 等数据库，支持多客户端访问。...由Hive负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。 外部表 当一份数据需要被共享时，可以创建一个外部表指向这份数据。...优势也很明显，就是将数据按区域划分开，查询时不用扫描无关的数据，加快查询速度 。 分桶表 分桶使用的是表内字段，已经知道字段类型，不需要再指定。...关于小文件如何处理，也已经是老生常谈的问题。 小文件产生的原因有很多，例如：读取数据源时的大量小文件,使用动态分区插入数据时产生，Reduce/Task数量较多。...解决的方法有： （1）合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件。
拓展： 这里有有个易混淆点，Hive 元数据默认存储在 derby 数据库，不支持多客户端访问，所以将元数据存储在 MySQL 等数据库，支持多客户端访问。...由Hive负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。 外部表 当一份数据需要被共享时，可以创建一个外部表指向这份数据。...优势也很明显，就是将数据按区域划分开，查询时不用扫描无关的数据，加快查询速度 。 分桶表 分桶使用的是表内字段，已经知道字段类型，不需要再指定。...小文件产生的原因有很多，例如：读取数据源时的大量小文件,使用动态分区插入数据时产生，Reduce/Task数量较多。...解决的方法有： （1）合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件。
除此之外，我们还可以通过设置hive的参数来合并小文件。...（2）输出阶段合并 直接将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce...任务的输出合并，Hive会额外启动一个mr作业将输出的小文件合并成大文件。...另一方面，面向列的存储格式(RCFILE, ORC, PARQUET)可以很好地解决上面的问题。关于每种文件格式的说明，如下： （1）TEXTFILE 创建表时的默认文件格式，数据被存储成文本格式。...2.4 分桶分区 Num Buckets表示桶的数量，我们可以通过分桶和分区操作对Hive表进行优化： 对于一张较大的表，可以将它设计成分区表，如果不设置成分区表，数据是全盘扫描的，设置成分区表后，查询时只在指定的分区中进行数据扫描
HQL执行流程 不要把 Hive 想的多么神秘，你可以用简单的load方式将数据加载到创建的表里，也可以直接用hadoop指令将数据放入到指定目录，这两种方式都可以直接让你通过SQL查询到数据。...3.7 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数，CombineHiveInputFormat 具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。...4.4 Hive 中视图跟索引 4.4.1 视图 视图是一种使用查询语句定义的虚拟表，是数据的一种逻辑结构，创建视图时不会把视图存储到磁盘上，定义视图的查询语句只有在执行视图的语句时才会被执行。...视图是只读的，不能向视图中插入或是加载数据 4.4.2 Hive索引 Hive支持在表中建立索引。但是索引需要额外的存储空间，因此在创建索引时需要考虑索引的必要性。...由Hive负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。 4.6.2 外部表 当一份数据需要被共享时，可以创建一个外部表指向这份数据。
对分桶表操作： 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，就是按照分桶字段进行哈希划分到多个文件当中去 分区就是分文件夹，分桶就是分文件 创建桶表 create table course (c_id string...，只能通过insert overwrite 进行加载 所以把文件加载到桶表中，需要先创建普通表，并通过insert overwrite的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去 hive的DQL...自动合并小文件 调整参数减少Map数量 减少Reduce的数量 使用hadoop的archive将小文件归档 11、Hive优化有哪些 数据存储及压缩 通过调参优化 有效地减小数据集将大表拆分成子表；...9、说说对Hive桶表的理解？ 桶表是对数据某个字段进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。 数据加载到桶表时，会对字段取hash值，然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。...桶表专门用于抽样查询，是很专业性的，不是日常用来存储数据的表，需要抽样查询时，才创建和使用桶表。 10、Hive底层与数据库交互原理？
Hive 事务表的介绍和使用方法可以参考 Hive Wiki 和 各类教程，本文将重点讲述 Hive 事务表是如何在 HDFS 上存储的，及其读写过程是怎样的。...它会创建名为 delta 的目录，存放事务的信息和表的数据。...事务表的读取过程中需要合并所有文件，数量一多势必会影响效率。此外，小文件对 HDFS 这样的文件系统也是不够友好的。...根据该结构的特性，我们每次获取第一个元素时就能得到排序后的结果，并读取数据了。...向量化查询 当 向量化查询 特性开启时，Hive 会尝试将所有的 delete 文件读入内存，并维护一个特定的数据结构，能够快速地对数据进行过滤。
Append For Scalable Table 其支持的功能如下： 支持批读批写 INSERT OVERWRITE 支持流读流写 自动合并小文件 支持湖存储特性 ACID、Time Travel order...由于我们没有桶的概念，所以我们不会再按桶对输入记录进行混洗，这将加快插入速度。 使用此模式，可以将 Hive 表替换为 Lake 表。...Sort Compact 每个分区中的数据乱序会导致选择缓慢，压缩可能会减慢插入速度。 将插入作业设置为只写是一个不错的选择，并且在每个分区数据完成后，触发分区排序压缩操作。...同一个桶中的每条记录都是严格排序的，流式读取会严格按照写入的顺序将记录传输到下游。 使用此模式，不需要进行特殊配置，所有数据都会以队列的形式放入一个桶中。...否则，将先产生分区创建时间较早的记录。 对于来自同一分区、同一桶的任意两条记录，将首先产生第一条写入的记录。
2.元数据存储：Hive将元数据存储在RDBMS中，有三种模式可以连接到数据库，分别是内嵌式元存储服务器、本地元存储服务器、远程元存储服务器。...将如下数据导入到test.video_play这张表中 ? 导入数据到Hive表中，可以从文件中读取，也可以直接在代码中将数据一条一条插入，不同的分区需要不同的插入代码。 ?...Hive SQL中的order by就是将结果按某字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个reducer中，在数据量大时可能会长时间计算不完。...当有很多小文件的时候没需要合并小文件，可以在输入阶段合并，也可以在输出阶段合并。...2.输出阶段合并 设置hive.merge.mapfiles为true可以将map-only任务的输出合并； 设置hive.merge.mapredfiles为true可以将map-reduce任务的输出合并
既然Hive表数据存储在HDFS中且Hive采用的是读时验证方式，定义完表的schema会自动生成表数据的HDFS目录，且我们可以以任何可能的方式来加载表数据或者利用HDFS API将数据写入文件，同理...CompactIndexHandler 压缩索引 通过将列中相同的值得字段进行压缩从而减小存储和加快访问时间。需要注意的是Hive创建压缩索引时会将索引数据也存储在Hive表中。...#执行Map前进行小文件合并 输出合并： set hive.merge.mapfiles = true #在Map-only的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles...= true #在Map-Reduce的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 #合并文件的大小...根据hive的读时验证方式，正确的插入数据取决与我们自己，而不能依靠schema。
、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。...5、事务表压缩 (Compact) 随着写操作的积累，表中的 delta 和 delete 文件会越来越多，事务表的读取过程中需要合并所有文件，数量一多势必会影响效率，此外小文件对 HDFS 这样的文件系统也不够友好...文件中的每一行数据都会以 row_id 作为标识并排序。从 ACID 事务表中读取数据就是对这些文件进行合并，从而得到最新事务的结果。...三、ChunJun 读写 Hive 事务表实战 了解完 Hive 事务表的基本原理后，我们来为大家分享如何在 ChunJun 中读写 Hive 事务表。...如果某个分区的连续压实失败次数超过 hive.compactor.initiator.failed.compacts.threshold，这个分区的自动压缩调度将停止。
本文首发于公众号：五分钟学大数据 小文件产生原因 hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式 直接向表中插入数据 insert into...小文件过多产生的影响 首先对底层存储HDFS来说，HDFS本身就不适合存储大量小文件，小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存，严重影响HDFS的性能 对 hive 来说，在进行查询时...2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。...表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式 直接向表中插入数据 insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61...小文件过多产生的影响 首先对底层存储HDFS来说，HDFS本身就不适合存储大量小文件，小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存，严重影响HDFS的性能 对 hive 来说，在进行查询时
例如对应快照中创建了哪个LSM数据文件、删除了哪个文件。 1.4.3 Data Files 数据文件按分区和存储桶分组。每个存储桶目录都包含一个 LSM 树及其变更日志文件。...1.4.4 LSM Trees Paimon 采用 LSM 树（日志结构合并树）作为文件存储的数据结构。 Sorted Runs LSM 树将文件组织成多个Sorted Run。...查询LSM树时，必须合并所有Sorted Run，并且必须根据用户指定的合并引擎和每条记录的时间戳来合并具有相同主键的所有记录。 写入LSM树的新记录将首先缓存在内存中。...读取数据时，会合并多层LSM数据，并行数会受到桶数的限制。虽然Paimon的merge会高效，但是还是赶不上普通的AppendOnly表。...默认情况下，当单个存储桶中的小文件超过“compaction.max.file-num”（默认50个）时，就会触发compaction。但是当有多个桶时，就会产生很多小文件。
五分钟学大数据，致力于大数据技术研究，如果你有任何问题或建议，可添加底部小编微信或直接后台留言 小文件产生原因 hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式...直接向表中插入数据 insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61); 这种方式每次插入时都会产生一个文件，多次插入少量数据就会出现多个小文件...小文件过多产生的影响 首先对底层存储HDFS来说，HDFS本身就不适合存储大量小文件，小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存，严重影响HDFS的性能 对 hive 来说，在进行查询时...2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。...使用hadoop的archive将小文件归档 Hadoop Archive简称HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode
小文件产生原因 hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式 直接向表中插入数据 insert into table A values...(1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61); 这种方式每次插入时都会产生一个文件，多次插入少量数据就会出现多个小文件，但是这种方式生产环境很少使用，可以说基本没有使用的 通过load...小文件过多产生的影响 首先对底层存储HDFS来说，HDFS本身就不适合存储大量小文件，小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存，严重影响HDFS的性能 对 hive 来说，在进行查询时...2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。...使用hadoop的archive将小文件归档 Hadoop Archive简称HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode
其实每个分区就对应着 HDFS的一个目录 。在创建表时通过启用 partitioned by 实现，用来 partition 的维度并不是实际数据的某一列，具体分区的标志是由插入内容时给定的。...一个分桶中会有多个不同的值 如果一个分桶中，包含了某个值，这个值的所有记录，必然都在这个分桶 Hive Bucket，分桶，是指将数据以指定列的值为 key 进行 hash，hash 到指定数目的桶中...创建表时，特别是宽表，尽量使用 ORC、ParquetFile这些列式存储格式，因为列式存储的表，每一列的数据在物理上是存储在一起的，Hive查询时会只遍历需要列数据，大大减少处理的数据量。...ORC File会基于列创建索引，当查询的时候会很快。 5、Parquet File 存储方式：列式存储。 Parquet 对于大型查询的类型是高效的。...但是如果数据源是大量的小文件，这样就会启动大量的 mapTask 任务，这样会浪费大量资源。可以将输入的小文件进行合并，从而减少 mapTask 任务数量 。
但如果表A是Skewed Tables，A.id=1被设置为倾斜值，那么在执行表A与表B的Join操作时，会自动进行以下优化： 将B表中id=1的数据加载到内存哈希表中，分发到A表的所有Mapper任务中...但事务功能仅支持ORC表，而且事务功能依赖分桶的存储格式，所以事务表必须进行分桶操作。 Hive开启事务配置 默认情况下事务是非开启状态的。...其中delta文件，用来存储新增、更新、删除的数据。每一个事务处理数据的结果都会单独新建一个delta目录用来存储数据，目录下存储的数据按照桶进行划分。而base文件，则用来存放平常的数据。...Hive会定期执行任务，将delta文件合并到base文件中。 现在可以看到HDFS中只包含delta文件，是因为delta文件还没有合并到base中。...Minor Compaction会将所有的delta文件合并到一个delta目录中并进行分桶存储，会定期在MetaStore中执行。
2 分区设计 分区是指将大型Hive/Impala表物理拆分为多个更小的，容易管理的部分。当根据分区进行查询时，只需要扫描必要分区的数据，从而显著提升查询性能。...在确定分区的粒度时，请考虑每个分区将存储的数据量。确保每个分区保存的文件都是大文件（256MB的文件或者更大），即使这样设计会导致分区粒度变得更粗，比如从按天分区变为按月分区。...为了确保性能和高效存储之间的良好平衡，答应Fayson，请尽量使用PARQUET格式创建表，并确保在向其写入数据时启用数据压缩（除非对Hive / Impala表使用的存储格式有特定要求）。...在Hive中，使用以下示例创建Parquet表，并确保在插入时使用Snappy压缩来压缩数据。...将运行合并作业作为数据采集管道（ingestion pipeline）的一部分，可以更容易协调数据采集和数据合并：这样你可以确保写数到表或分区时，这个表或分区不会同时正在做数据合并的事。
三、开启动态分区 关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)...hive.error.on.empty.partition=false 案例实操 需求：将ori中的数据按照时间(如：20111230000008)，插入到目标表ori_partitioned_target... SET hive.merge.mapfiles = true;–默认true，在map-only任务结束时合并小文件 SET hive.merge.mapredfiles = true;–默认...、RCFile还有Orc； hive.merge.mapfiles 在只有map的作业结束时合并小文件，默认开启true； hive.merge.mapredfiles 在一个map/reduce作业结束后合并小文件...，起一个额外的map/reduce作业将小文件合并为大文件，小文件的基本阈值，设置大点可以减少小文件个数，需要mapfiles和mapredfiles为true，默认值是16MB； mapred.reduce.tasks
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