配置单元不等于[配置单元不等于空]

作为虚拟货币行业的人，我们常说蜂巢不对等的时候有很多细节需要注意。你知道蜂巢不是空的吗？今天就让边肖告诉你吧！

1:有一个很小的表，有1000行

2:不等连接运算(a.xb.y或a.xlikeb.y等。)

如果直接使用这个操作，语法不支持不等式操作，Hive语法解析会直接抛出错误

如果不等式写在where，会造成笛卡尔积，数据会异常增加，速度会很慢。连任务都能'；t运行成功~

根据mapjoin的计算原理，MAPJION会将所有的小表读入内存。在map阶段，直接将另一个表的数据与内存中该表的数据进行匹配。在这种情况下，即使是笛卡尔积也不会对任务运行速度造成太大的效率影响。

目前在使用hive构建数据仓库的过程中，总会有分区和桶。和传统的DBMS系统一样，可以通过表分区在特定区域内检索数据，降低了扫描成本，在一定程度上提高了查询效率。比如我们需要收集一个大型网站的日志数据，一个网站的日常日志数据存在于同一个表中。由于每天都会产生大量的日志，数据表内容庞大，查询时扫描整个表会消耗大量资源。其实在这种情况下，我们可以按照日期对数据表进行分区，不同日期的数据存储在不同的分区中。查询时，只要指定分区字段的值，就可以直接从分区进行搜索。在物理上，分区表将根据分区键的列值将数据存储在表目录的子目录中。目录名="分区键=键值"。应该注意，分区键的值不一定基于表的列(字段)。它可以指定任何值，只要在查询时指定了相应的分区键。

屈曲不同于分区。它指定了桶表中的一列，这样该列的数据可以通过哈希模随机均匀地分布到每个桶文件中。。因为分桶操作需要根据某一列的具体数据进行哈希取模运算，所以指定的分桶列必须基于表中的某一列(字段)。因为分桶改变了数据的存储方式，所以会把哈希模数相同或者在一定区间内的数据行放在同一个桶文件中。。这样可以提高查询效率。例如，当我们想要连接两个在同一列上被分成桶的表时，我们只需要连接保存相同列值的桶。同时，还可以通过分桶来提高采样率。

分区是为了合理管理表，提高查询效率。Hive可以将表组织成"分区"。分区实际上是一个表下的目录。一个表可以多维分区，分区之间的关系就是目录树的关系。。Hive(Inceptor)分区分为静态分区和动态分区，具体描述如下：

静态分区在插入或导入

[如果！支持列表]1、[endif]静态分区创建

需要在分区者之后跟有分区键和类型。比如：

创建？桌子？p_table1(

idint

，name

string

)

分区者(date_daystring)

存储为orc

；

这是一级分区。当然，你也可以创建一个多级分区。比如：

创建？桌子？p_table1(

idint

)

partitionbasis(date_daystring,company

string,emp_nostring)

isstoredasorc

；？？？？？？？？

下面的例子都是以主分区为例。？？

[如果！支持列表]2、[endif]静态分区插入数据

插入覆盖表p_表1分区(date_day=񟭓-07-14')

值(1,'露西'；);

orinsertthepartitioncoveringthetablep_table1(date_day='2019-07-15')

选择2作为id，“lily”作为名称；

上面两个例子都是覆盖的形式，就是在插入这个分区之前，会删除这个分区的数据，然后再插入新的数据，也可以写成append:

插入p_table1

分区(date_day=񟭓-07-14')值(1,'露西'；);

orinserttheep_table1partition(date_day='2019-07-15')choose2as

id,'lily'Asaname;

[如果！支持列表]3、[endif]静态分区查看分区

查看所有分区p_Table1

date_day=2019-07-14

date_day=2019-07-15

viewapartitiontodisplaypartitionp_table1partition(date_day='2019-07-14')；

Theresultsareasfollows:

date_day=2019-07-14

[if!Supportlist]4.[endif]StaticpartitionDeletepartition

删除某个分区altertablep_table1droppartition(date_day='；2019-07-14');

删除分区altertablep_table1droppartition(date_day='；2019-07-14');

1。动态分区创建

它的创建方式与静态分区表完全相同。一个表可以通过静态和动态分区键进行分区，但是动态分区键需要放在静态分区构建的后面(因为HDFS上的动态分区目录不能包含静态分区子目录)。

创建表p_TABLE2(

idint

)

partitionbasis(date_daystring,emp_no

string)

isstoredasORC

;

这是二级分区表的创建。

2。在动态分区中插入数据

插入数据时，需要开启动态数据支持：

设置蜂巢。执行。动态。partition=true

设置蜂巢。执行。动态。分区。模式=不严格；

insertdata(overlay)insertoverlaytablep_table2partition(date_day,emp_no)

Select2astheid,'lily'Asthename,'2019-07-14'Asdate_day,'a'Asemp_no

partition,itisnotwrittendead.相反，它是根据查询的值动态创建的两级分区。

3。动态分区、查看分区和删除分区与静态分区完全相同，不再赘述。

桶字段是表内字段，默认情况下对桶字段进行哈希处理。，然后对总桶数取模，得到的值就是分区中的桶数，主要有以下两个优点：

(1)更高的查询处理效率。Buckets为表添加了一个额外的结构，Hive可以在处理一些查询时使用这个结构。特别，连接两个具有相同列上的桶的表(包括连接的列)，可以通过使用映射端连接高效地实现。如连接操作。对于联接操作，如果两个表都是桶操作的，则这两个表具有相同的列。。然后将存储相同列值的桶连接起来就足够了，这样可以大大减少连接的数据量。

(2)让采样更高效。处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段。如果能在一小部分数据集上运行查询，会带来很多便利。

创建存储桶表

Let'；让我们先来看看桶表的创建。创建桶表有三种方法：直接创建表。，CREATETABLELIKE和CREATETABLEASSELECT，不能使用CREATETABLE

ASSELECT生成单值分区表。这里以直接建表为例：

创建表b_table1(idint，名称字符串)

Clusteringby(id)andsortingby(id)intofourbucketsstoredastextfiles;

使用CLUSTEREDBY子句指定用于划分存储桶的列以及要划分的存储桶数。当表被分区时，每个分区下将有4个桶。对于map端连接的情况，两个表以相同的方式划分桶。。处理左表中的存储桶的映射器知道右表中的匹配行在相应的存储桶中。因此，mapper只需要获得那个桶(这只是右边表格中存储的数据的一小部分)就可以连接了。。这种优化方法不一定要求两个表中的桶数必须相同，两个表中的桶数可以是倍数。用HiveQL连接分成桶的两个表。

桶中的数据还可以根据一列或多列进行排序。。由于每个桶的连接变成了高效的归并排序，所以可以进一步提高map端的连接效率。

如何将数据写入桶表

如何保证表中的所有数据都划分到桶中？？当然，也可以将Hive外部生成的数据加载到一个分成多个桶的表中。其实Hive分桶更容易。该操作通常针对现有的表。

要填充存储桶表，您需要将hive.enforce.bucketing属性设置为true。这样，Hive就知道用表定义中声明的数量创建一个bucket。

有一个用户表b_user_test没有分成桶。数据如下：

1？a

2？b

3？c

4？d

5？e

6？f

7？g

插入语句

插入覆盖表b_TABLE1SELECT*

FROMb_user_test；

查看文件结构

DFS-ls/user/hive/warehouse/bucked_users；

文件结构如下所示：

？/user/hive/warehouse/b_table1/000000_0

？/user/hive/warehouse/b_table1/000001_0

？/user/hive/warehouse/b_table1/000002_0

？/user/hive/warehouse/b_table1/000003_0

查看文件000000_0

DFS-cat/user/hive/warehouse/bucked_users/000000_0；

值为4d的描述文件000000_0存储桶数的余数等于0的数据。

对桶中的数据进行采样

查询桶表示例(id为y的桶x):

x:表示要查询哪个桶

y:表示建表时指定的总桶数；如果不是表构建中指定的存储桶总数，将重新划分存储桶。

x不能大于y.

取第一个桶的数据：

SQL:select*from。

b_表1表样本(id上四个中的第2个桶);

结果：

5？e

[如果！支持列表]1？？？[endif]a

当存储桶数不等于表

Sql:SELECT*FROM

b_table1表样本(id上3个中的第2个桶);

结果：

4？d

1？a

7？G

从结果中我们可以看到，我们把桶重新分成了三个桶，取出了第二个桶的数据。，即哈希值等于1到3的那部分数据。

桶的粒度比分区的粒度更细，数据可以在每个分区内分桶。

hivesqlbigint类型为空，可用能量不等于空字符串。

int是数值型的，这个字段会有一个默认值0，很多人比较，所以这个字段的值会有0和1。而在你的语句中，0是空的，但不是null，所以会这样。

用replace函数替换Replace()函数，将一个字符串中指定数量的字符串替换为另一个字符串。。语法replace(string1，start，n，string2)参数string1:string类型，指定用String2替换部分内容的字符串start。

表示范围：

C语言没有规定各种整数类型的表达式范围，即没有规定各种整数的二进制编码长度。对于int和long，只规定了long类型的表达式范围不小于int，但也允许它们有相同的表达式范围。。具体的C语言会规定整型和长整型的表达方式和表达范围。

使用技巧：标准函数INT(X)的基本作用是求不大于X的最大整数，如INT(3.59)=3，INT(-2.01)=-3。。INT函数是一个应用广泛的函数，在教学中可以有目的地列举其应用技巧。

那个'；这就足够介绍Hive了。感谢您花时间阅读本网站的内容。唐'；不要忘记寻找更多关于hive不等于empty和hive不等于empty的信息。