网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,转载了: 一、背景 1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念。 2、分区表指的是在创建表时指定
网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,转载了:
一、背景
1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念。
2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。
3、如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构。
二、技术细节
1、一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。
2、表和列名不区分大小写。
3、分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在,但是该字段不存放实际的数据内容,仅仅是分区的表示。
4、建表的语法(建分区可参见PARTITIONED BY参数):
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path]
5、分区建表分为2种,一种是单分区,也就是说在表文件夹目录下只有一级文件夹目录。另外一种是多分区,表文件夹下出现多文件夹嵌套模式。
a、单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列。
b、双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string);双分区表,按天和小时分区,在表结构中新增加了dt和hour两列。
表文件夹目录示意图(多分区表):
6、添加分区表语法(表已创建,在此基础上添加分区):
ALTER TABLE table_name ADD partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ... partition_spec: : PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)
用户可以用 ALTER TABLE ADD PARTITION 来向一个表中增加分区。当分区名是字符串时加引号。例:
ALTER TABLE day_table ADD PARTITION (dt='2008-08-08', hour='08') location '/path/pv1.txt' PARTITION (dt='2008-08-08', hour='09') location '/path/pv2.txt';
7、删除分区语法:
ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...
用户可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 来删除分区。分区的元数据和数据将被一并删除。例:
ALTER TABLE day_hour_table DROP PARTITION (dt='2008-08-08', hour='09');
8、数据加载进分区表中语法:
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
例:
LOAD DATA INPATH '/user/pv.txt' INTO TABLE day_hour_table PARTITION(dt='2008-08- 08', hour='08'); LOAD DATA local INPATH '/user/hua/*' INTO TABLE day_hour partition(dt='2010-07- 07');
当数据被加载至表中时,不会对数据进行任何转换。Load操作只是将数据复制至Hive表对应的位置。数据加载时在表下自动创建一个目录,文件存放在该分区下。
9、基于分区的查询的语句:
SELECT day_table.* FROM day_table WHERE day_table.dt>= '2008-08-08';
10、查看分区语句:
hive> show partitions day_hour_table; OK dt=2008-08-08/hour=08 dt=2008-08-08/hour=09 dt=2008-08-09/hour=09
三、总结
1、在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 的数据都存储在最字集的目录中。
2、总的说来partition就是辅助查询,缩小查询范围,加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。
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hive中关于partition的操作:
hive> create table mp (a string) partitioned by (b string, c string);
OK
Time taken: 0.044 seconds
hive> alter table mp add partition (b='1', c='1');
OK
Time taken: 0.079 seconds
hive> alter table mp add partition (b='1', c='2');
OK
Time taken: 0.052 seconds
hive> alter table mp add partition (b='2', c='2');
OK
Time taken: 0.056 seconds
hive> show partitions mp ;
OK
b=1/c=1
b=1/c=2
b=2/c=2
Time taken: 0.046 seconds
hive> explain extended alter table mp drop partition (b='1');
OK
ABSTRACT SYNTAX TREE:
(TOK_ALTERTABLE_DROPPARTS mp (TOK_PARTSPEC (TOK_PARTVAL b '1')))
STAGE DEPENDENCIES:
Stage-0 is a root stage
STAGE PLANS:
Stage: Stage-0
Drop Table Operator:
Drop Table
table: mp
Time taken: 0.048 seconds
hive> alter table mp drop partition (b='1');
FAILED: Error in metadata: table is partitioned but partition spec is not specified or tab: {b=1}
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask
hive> show partitions mp ;
OK
b=1/c=1
b=1/c=2
b=2/c=2
Time taken: 0.044 seconds
hive> alter table mp add partition ( b='1', c = '3') partition ( b='1' , c='4');
OK
Time taken: 0.168 seconds
hive> show partitions mp ;
OK
b=1/c=1
b=1/c=2
b=1/c=3
b=1/c=4
b=2/c=2
b=2/c=3
Time taken: 0.066 seconds
hive>insert overwrite table mp partition (b='1', c='1') select cnt from tmp_et3 ;
hive>alter table mp add columns (newcol string);
location指定目录结构
hive> alter table alter2 add partition (insertdate='2008-01-01') location '2008/01/01';
hive> alter table alter2 add partition (insertdate='2008-01-02') location '2008/01/02';

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。

MySQLはプログラミング言語ではありませんが、そのクエリ言語SQLにはプログラミング言語の特性があります。1。SQLは条件付き判断、ループ、可変操作をサポートします。 2。ストアドプロシージャ、トリガー、機能を通じて、ユーザーはデータベースで複雑な論理操作を実行できます。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。


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