使用DESC EXTENDED table_name;命令查看Hash Clustering Table的Clustering属性,如下所示,Clustering属性将显示在Extended Info中:
Table Partition 是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS salgrade2 ( GRADE int, LOSAL int, HISAL int ) partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/data/inner/ODS/01/salgrade2';
前面讲了Hive DDL操作,基本上与SQL的基本操作类似,有相关的基础的话,理解掌握起来是非常快的。而DML部分,主要是涉及到增删改,也可以对比着来理解掌握。今天的大数据开发学习分享,就主要来讲讲Hive DML操作基础。
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这里使用Hadoop Catalog 来演示Spark 与Iceberg的DDL操作。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html
在 MySQL 中, InnoDB存储引擎长期以来一直支持表空间的概念。在 MySQL 8.0 中,同一个分区表的所有分区必须使用相同的存储引擎。但是,也可以为同一 MySQL 服务器甚至同一数据库中的不同分区表使用不同的存储引擎。
查询来的数据没发现有什么异常;照理说逐字段查出来没问题,再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。
在Hive数据仓库中,重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。
Hive是一个数据仓库基础的应用工具,在Hadoop中用来处理结构化数据,它架构在Hadoop之上,通过SQL来对数据进行操作,了解SQL的人,学起来毫不费力。
1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念?一万条?两万条?还是十万条、一百万条?这个,我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了,那么,你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话,我认为是100万条。
删除数据库的模型行为是 RESTRICT,如果数据库不为空,需要添加 CASCADE 进行级联删除。
create table if not exists mydb.employees{
create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string,
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类 SQL查询功能。
单表的数据量如果太大,会影响到读写性能。我们可以使用分库分表来解决单表的性能问题。Oracle的分区表是将一张大表在物理上分成几张较小的表,从逻辑上来看仍然是一张完整的表。这样每次DML操作可以只考虑其中一张分区表。oracle建议单表大小超过2GB时就使用分区表。
PostgreSQL 如果使用较早的“大仙”们,在做分区的时候会提pg_pathman,为什么一个数据库使用分区表还要一个插件,可能习惯商业数据库的“人儿们”,不大理解。这点要从PG的分区表的来源来说, PG的分区表其实是PG的表继承概念的延伸。表继承允许planner只包含那些与查询兼容的子表(分区)。同时,用户在分区管理方面还有很多工作要做:创建继承的表,编写触发器来选择合适的分区进行行插入等。为了自动化这项工作,编写了pg_partman扩展。
TDSQL集群支持创建集中式实例和分布式实例。在使用分布式实例的时候,可以创建以下几种类型的表:
墨墨导读:AntDB是一款基于PG内核的分布式数据库。根据AntDB官方介绍,该数据具备持续的集群自动高可用,秒级在线扩容,强大的Oracle兼容,异地容灾,sql语句级自定义分片,分布式事务和MVCC,是一款非常强大的企业级国产分布式数据库。由于AntDB在使用过程中,与pgxl很相近,所以本文对pgxl的情况下有一定的帮助。
(2) 如果需要查询2013年3月份的数据,那么请问SQL语句怎么写?要求单分区查询,且利用到CREATED列的索引。
数据导入表的方式 1、直接向分区表中插入数据 insert into table score3 partition(month ='201807') values ('001','002','100'); 2、通过查询插入数据 (linux ) load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806'); (HDFS) load da
分区表通过对分区列的判断,把分区列不同的记录,放到不同的分区中。分区完全对应用透明。Oracle的分区表可以包括多个分区,每个分区都是一个独立的段(SEGMENT),可以存放到不同的表空间中。查询时可以通过查询表来访问各个分区中的数据,也可以通过在查询时直接指定分区的方法来进行查询。
(1)load data:表示加载数据 (2)local:表示从本地加载数据到 hive 表;否则从 HDFS 加载数据到 hive 表 (3)inpath:表示加载数据的路径 (4)overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加 (5)into table:表示加载到哪张表 (6)student:表示具体的表 (7)partition:表示上传到指定分区
1、什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类 SQL查询功能(HQL) 2、Hive的意义(最初研发的原因) 避免了去写MapReduce,提供快速开发的能力,减少开发人员的学习成本。 3、Hive的内部组成模块,作用分别是什么 元数据:Metastore 元数据包括:表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在目录等; 默认存储在自带的derby数据库中,
分区索引(或索引分区)主要是针对分区表而言的。随着数据量的不断增长,普通的堆表需要转换到分区表,其索引呢,则对应的转换到分区索引。分区索引的好处是显而易见的。就是简单地把一个索引分成多个片断,在获取所需数据时,只需要访问更小的索引片断(块)即可实现。同时把分区放在不同的表空间可以提高分区的可用性和可靠性。本文主要描述了分区索引的相关特性并给出演示示例。
2、 数据库命名规范,统一:hs_xxxx;表名不超过40个字符(即最大只能40个字符)
我们知道传统的OLTP数据库一般都具有索引和表分区的功能,通过表分区能够在特定的区域检索数据,减少扫描成本,在一定程度上提高查询效率,我们还可以通过建立索引进一步提升查询效率。在Hive数仓中也有索引和分区的概念。
insert into table score3 partition(month =‘201807’) values (‘001’,‘002’,‘100’);
Hive 分区就是将数据按照数据表的某列或者某几列分为多个区域进行存储,这里的区域是指 hdfs 上的文件夹。按照某几列进行分区,就是说按照某列分区后的数据,继续按照不同的分区列进行分区。创建分区后,指定分区值即可直接查询该分区的数据,能够有效提高查询性能。
在示例表插入两条记录,按分区规则,记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见,该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件,每个分区对应一个.ibd文件:
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
在上一篇《Server层统计信息字典表 | 全方位认识 information_schema》中,我们详细介绍了information_schema系统库的列、约束等统计信息字典表,本期我们将为大家带来系列第三篇《Server层表级别对象字典表 | 全方位认识information_schema》。
假设张三是xx公司的大数据开发工程师,现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐,那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
现有6份数据文件,分别记录了《王者荣耀》中6种位置的英雄相关信息。现要求通过建立一张表t_all_hero,把6份文件同时映射加载。
要是分区数比现有的分区数多的话,只能使用 ADD来添加分区数.下面就表示增加了6个分区数
1)创建一个数据库,数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
蛋蛋 和 小智 今天又在“打情骂俏”,他们今天在谈论分区表和分桶表,走,我们去听听。
装载数据 前面我们一起学习了创建表,那么下一步我们应该学会怎么把数据装载到表中,然后才能去查询吧! *Hive的四种常见的数据导入方式 (1)、从本地文件系统中导入数据到Hive表; (2)、从HDFS上导入数据到Hive表; (3)、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中; (4)、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。 一、从本地文件系统中导入数据到Hive表 --Hive没有行级别的数据插入、数据更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作。 或者通过其他方式将数据写入到正确的目录下 先在Hive里面创建好表,如下: 1. hive> create table employees 2. > (id int, name string, 3. > tel string) 4. > ROW FORMAT DELIMITED 5. > FIELDS TERMINATED BY '\t' 6. > STORED AS TEXTFILE; 7. OK 8. Time taken: 2.832 seconds 本地文件系统里面有个/home/data/employees/employees.txt文件,内容如下: 1. [data@cdh54 ~]$ cat employees.txt 2. 1 zs 13666666666 3. 2 ls 13888888888 4. 3 ww 13777777777 employees.txt文件中的数据列之间是使用\t分割的,可以通过下面的语句将这个文件里面的数据导入到employees表里面,操作如下: 1. hive> load data local inpath ' /home/data/employees.txt' OVERWRITE table employees; 2. OK 3. Time taken: 3.567 seconds 解析:1.如果目标表是非分区表,那么语句中应该省略 PARTITION 子句 2.通常情况下指定的路径应该是一个目录,而不是单个独立的文件。Hive 会将所有文件都拷贝到这个目录中。 3. 如果使用了 LOCAL 这个关键字,那么这个路径应该为本地文件系统路径,数据将会被拷贝到目标位置 如果省略掉 LOCAL 关键字,那么这个路径应该是分布式文件系统中得路径 4.如果指定了 OVERWRITE 关键字,那么目标文件夹中之前存在的数据将会被先删除 如果没有这个关键字,仅仅会把新增的文件增加到目标文件夹中不会删除之前的数据 如果目标文件夹中已经存在和装载的文件同名的文件,那么旧的同名文件将会被覆盖重写 5.如果目标表是分区表那么需要使用 PARTITION 子句,而且我们还必须为每个分区的键指定一个值 6.对于 INPATH 这个路径有一个限制,那就是这个路径下不可以包含任何文件夹 二、HDFS上导入数据到Hive表 从本地文件系统中将数据导入到Hive表的过程中,其实是先将数据临时复制到HDFS的一个目录下(典型的情况是复制到上传用户的HDFS home目录下,比如/home/employees/),然后再将数据从那个临时目录下移动(注意,这里说的是移动,不是复制!)到对应的Hive表的数据目录里面。既然如此,那么Hive肯定支持将数据直接从HDFS上的一个目录移动到相应Hive表的数据目录下,假设有下面这个文件/home/employees/add.txt,具体的操作如下: 1. [data@cdh54 /home/employees/hadoop-2.2.0]$ bin/hadoop fs -cat /home/employees/add.txt 2. 5 yy1 131222222222 3. 6 yy2 134444444444 4. 7 yy3 132111111111 5. 8 yy4 135555555555 上面是需要插入数据的内容,这个文件是存放在HDFS上/home/employees目录(和一中提到的不同,一中提到的文件是存放在本地文件系统上)里面,
该文介绍了在数据库中如何使用分区表来提高查询性能和节省存储空间。文章首先介绍了分区表的概念和作用,然后详细描述了如何创建分区表、使用SQL语句查询分区表以及管理分区表。此外,文章还提供了在HAWQ中实现分区滚动升级的方法,并通过实例展示了该方法的实现过程。
"insert into"是向Iceberg表中插入数据,有两种语法形式:"INSERT INTO tbl VALUES (1,"zs",18),(2,"ls",19)"、"INSERT INTO tbl SELECT ...",以上两种方式比较简单,这里不再详细记录。
在ClickHouse中,数据分区是一种将表中的数据根据特定的规则划分成不同的部分,并将这些部分存储在独立的目录中的技术。数据分区可以提高查询性能、减少存储空间的使用,并且可以根据业务需求进行优化。
在创建完分区表后,可以向分区表中直接插入数据,而不用去管它这些数据放在哪个物理上的数据表中。我们在创建好的分区表中插入几条数据:
Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构
在所有的表引擎中,最为核心的当属MergeTree系列表引擎,这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言,主要用于特殊用途,场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎,有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能,支持几乎所有ClickHouse核心功能。
HIVE中的表以及语法 一、HIVE的表 HIVE使用的功能性的表格分为四种:内部表、外部表、分区表、分桶表。 1、内部表、外部表 1.特点 创建hive表,经过检查发现TBLS表中,hive表的类型为MANAGED_TABLE,即所谓的内部表。 内部表的特点是,先有表后有数据,数据被上传到表对应的hdfs目录下进行管理。 其实内部表的流程和sql数据库的表流程是几乎一样的。 但是在真实开发中,很可能在hdfs中已经有了数据,希望通过hive直接使用这些数据作为表内容
实际存储在磁盘上的是projection。 当创建一张表,没有创建projection时,那么插入数据的时候会自动创建一个默认的projection。如果运行中发现projection不合适,可以运行dbd进行优化,得出一些建议,参考来重建projection。
我经常被问到这样一个问题:分区表有什么问题,为什么公司规范不让使用分区表呢?今天,我们就来聊聊分区表的使用行为,然后再一起回答这个问题。
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
LOCATION 是指定外部表的存储路径,MANAGEDLOCATION 是指定管理表的存储路径(hive 4.0.0 才支持),官方建议默认就行,让所有的表都在一个根目录下。
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