Hogyan tárolódnak az adatok vödrökben a Hive-ban?

Bucketing működése kaptárban A bucketing koncepciója a kivonatolási technikán alapul. Itt számítják ki az aktuális oszlopérték moduljait és a szükséges csoportok számát (mondjuk F(x) % 3) . Most a kapott érték alapján az adatok a megfelelő vödörbe kerülnek.

Mikor használjam a rendezést a sorrend helyett a Kaptárban?

A Hive támogatja a SORT BY funkciót, amely szűkítőnként rendezi az adatokat . A különbség a "rendezés szerint" és a "rendezés szerint" között az, hogy az előbbi teljes sorrendet garantál a kimenetben, míg az utóbbi csak a sorok sorrendjét egy szűkítőn belül. Ha egynél több szűkítő van, a "rendezés szerint" részben rendezett végeredményt adhat.

Mi a különbség a vödör és a válaszfal között a kaptárban?

Magas szinten a Hive Partition egy módja annak, hogy a nagy táblát kisebb táblákra ossza fel egy oszlop értékei alapján (egy partíció minden különálló értékhez), míg a Bucket egy olyan technika, amely az adatokat kezelhető formában osztja fel (megadhatja hány vödröt szeretne).

Hogyan válasszunk ki gyűjtőoszlopot a kaptárban?

A hive-ben a használati minta alapján hoz létre egy táblázatot, ezért mindkét csoportosítást az elemzési lekérdezések megjelenése alapján kell kiválasztania . A particionálás segít felgyorsítani a lekérdezéseket predikátumokkal (vagyis a Hol feltételekkel).

Lehetséges a particionálás a vödörben?

A csoportosítás során a partíciók gyűjtőzónákra oszthatók az oszlop hash függvénye alapján . Extra struktúrát ad az adatoknak, amely hatékonyabb lekérdezésekhez használható fel.

Mi a hátránya a Hive-táblákban használt sok partíciónak?

Korlátozások: A nagyszámú partíció sok fájlt/könyvtárat hoz létre a HDFS- ben, ami többletterhelést jelent a NameNode számára, mivel karbantartja a metaadatokat. Optimalizálhat bizonyos lekérdezéseket a hol záradék alapján, de lassú választ okozhat a csoportosítási záradékon alapuló lekérdezéseknél.

Hány vödröt hozhatunk létre a Hive-ban?

A gyűjtők segíthetnek a predikátum lenyomásában, mivel minden, egy értékhez tartozó érték egy gyűjtőhelyen fog végezni. Tehát ha 31 napra gyűjtöget és egy napig szűr, a Hive többé-kevésbé figyelmen kívül hagyja a 30 vödröt .

Melyek a kaptárban történő kanálozás előnyei?

Mi a fő előnye egy asztal partícionálásának a kaptárban?

Particionálás – Az Apache Hive a táblákat partíciókba rendezi, hogy azonos típusú adatokat csoportosítson egy oszlop vagy partíciós kulcs alapján . A kaptárban minden tábla rendelkezhet egy vagy több partíciókulccsal egy adott partíció azonosításához. A partíció segítségével gyorsabbá tehetjük az adatszeletekre vonatkozó lekérdezéseket.

Hogyan lehet ellenőrizni egy vödröt a kaptárban?

Ha nem biztos benne, mindig beillesztheti az oevrwrite partíciót önmagából kiválasztva és beállítva a hive-t. Kényszerítés. zúzás igaz. ha a gyűjtőtár particionálva van a colA-n, akkor ellenőrizheti az egyes gyűjtők számát.

Mi a különbség a kaptár és az Impala között?

A Hive lekérdezési kifejezéseket állít elő fordítási időben, míg az Impala futásidejű kódgenerálást végez a „nagy hurkok” számára . ... A Hive kötegelt Hadoop MapReduce, míg az Impala inkább MPP adatbázis. A Hive támogatja az összetett típusokat, de az Impala nem. Az Apache Hive hibatűrő, míg az Impala nem támogatja a hibatűrést.

Melyek a Hive optimalizálási technikái?

Hogyan láthatom a partíciókat a Hive-ban?

Mi az MSCK javítás a Hive-ban?

Az MSCK REPAIR TABLE helyreállítja a tábla könyvtárában lévő összes partíciót, és frissíti a Hive metatárolót . Ha táblát hoz létre a PARTITIONED BY záradék használatával, a partíciókat a rendszer generálja és regisztrálja a Hive metatárolójában.

Mi az a szikrapartíció?

A spark-partíció a fürt egyik csomópontján tárolt adatok atomtömbje (az adatok logikai felosztása) . A partíciók a párhuzamosság alapvető egységei az Apache Sparkban. Az Apache Spark RDD-i partíciók gyűjteménye.

Miért particionáljuk az adatokat?

Számos nagyszabású megoldásban az adatok partíciókra vannak osztva, amelyek külön kezelhetők és elérhetők. A particionálás javíthatja a méretezhetőséget, csökkentheti a versengéseket és optimalizálhatja a teljesítményt. ... Ebben a cikkben a particionálás kifejezés azt a folyamatot jelenti, amelynek során az adatokat fizikailag külön adattárolókra osztják fel .

Mi az a bucketing az adatbázisban?

A csoportosítás egy olyan technika, amelynél a táblák vagy partíciók további alkategóriákba vannak sorolva gyűjtőcsoportokba az adatok jobb szerkezete és a hatékony lekérdezés érdekében . Tegyük fel, hogy van egy tábla, ahol a legfelső szintű partíció az alkalmazotti_azonosító, a második szintű partíció pedig a fizetés, ami sok kis partíciót hoz létre.

Használhatunk csoportosítót a Hive-ban?

Csoportosítás záradék szerint használja a Hive-táblázatok oszlopait a csoporttal együtt említett oszlopértékek csoportosítására. Bármilyen oszlopnévhez is definiálunk egy „groupby” záradékot, a lekérdezés kiválasztja és megjeleníti az eredményeket az adott oszlopértékek csoportosításával.

Hogyan optimalizálhatom a csoportot lekérdezés szerint a Hive-ben?

Hogyan rendelhetsz a Hive-ben?

Megadhatja az ORDER BY <oszlopnevek> ASC -t is a növekvő sorrendhez, az ORDER BY <oszlopnév> DESC-t az eredmény csökkenő sorrendbe vagy a megadott oszlopba rendezéséhez.