Melyek a kaptárban történő kanálozás előnyei?
Pontszám: 4,9/5 ( 44 szavazat )A Hive-ben a csoportosítással a táblázat adatkészletét kisebb részekre bonthatja , így könnyebben kezelhetőek. A csoportosítás lehetővé teszi a hasonló adattípusok csoportosítását és egyetlen fájlba írását, ami javítja a teljesítményt táblák összekapcsolása vagy adatok olvasása közben.
Az alábbiak közül melyik a Hive particionálás fő előnye?
A particionálás előnyei: A particionálásnak megvan a maga előnye a HIVE-ben való használat során. Segíti az adatok logikai rendszerezését, és amikor a particionált táblát partíciós oszlop segítségével lekérdezzük, lehetővé teszi a hive számára, hogy kihagyja az összes alkönyvtárat és fájlt, kivéve a releváns alkönyvtárakat és fájlokat.
Melyik a jobb gyűjtőhely vagy particionálás?
Vizuálisan hozzáadva. A particionálás segít az adatok eltávolításában, ha a WHERE záradékban használjuk, ahol a bucketing segít az egyes partíciók adatainak több fájlba rendezésében, így ugyanaz az adatkészlet mindig ugyanabba a tárolóba kerül. Sokat segít az oszlopok összekapcsolásában.
Hogyan javítja a Hive teljesítményét a particionálás és a csoportosítás?
A Hive-ben a particionálás és a csoportosítás egyaránt a teljesítmény javítására szolgál azáltal, hogy kiküszöböli a Hadoop fájlrendszer (HDFS) nagy adathalmazának kezelésekor végzett táblázatvizsgálatokat . ... Egy táblának egy vagy több partíciója lehet, amelyek megfelelnek a táblakönyvtáron belüli minden partíció alkönyvtárának.
Hogyan valósítson meg egy vödröt a Kaptárban?
- meg kaptár. érvényesíteni. bucketing = igaz;
- FELÜLÍRÁSI TÁBLÁZAT BEHELYEZÉSE bucketed_user PARTÍCIÓ (ország)
- meg kaptár. érvényesíteni. bucketing = igaz;
- FELÜLÍRÁSI TÁBLÁZAT BEHELYEZÉSE bucketed_user PARTÍCIÓ (ország)
Vödörbe helyezés kaptárban példával – Kaptár felosztása vödörrel | Kaptár bemutató
Hogyan ellenőrizhetsz egy vödröt Hive-ban?
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.
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 .
Használhatjuk a gyűjtőhelyet particionálás nélkül?
A vödrösítés a Hive asztalokon particionálás nélkül is elvégezhető. A csoportos táblázatok sokkal hatékonyabb mintavételt tesznek lehetővé, mint a nem csoportos táblázatok.
Mi a hátránya a kaptártáblákban 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.
Miért használják a SerDe-t kaptárban?
A SerDe a Serializer/Deserializer rövidítése. A Hive a SerDe interfészt használja az IO-hoz. ... A SerDe lehetővé teszi, hogy a Hive adatokat olvasson be egy táblából, és bármilyen egyéni formátumban visszaírja azokat HDFS-be . Bárki megírhatja saját SerDe-jét a saját adatformátumaihoz.
Miért van szükségünk vödörre?
A kaptárban a csoportosítás akkor hasznos, ha nagy adatkészletekkel foglalkozik, amelyeket esetleg fürtökbe kell különíteni a hatékonyabb kezelés érdekében, és más nagy adatkészletekkel való összekapcsolási lekérdezések végrehajtásához. Az elsődleges felhasználási eset két nagy adatkészlet összekapcsolása, amelyek erőforrás-korlátozásokat, például memóriakorlátokat tartalmaznak.
Mikor használjak partíciót a kaptárban?
A Hive Partitions segítségével a táblákat partíciókba rendezheti úgy, hogy a táblákat a partíciókulcsok alapján különböző részekre osztja. A partíció akkor hasznos , ha a tábla egy vagy több partíciókulccsal rendelkezik . A partíciós kulcsok alapvető elemek az adatok táblázatban való tárolásának meghatározásához.
Miért van szükségünk vödrökre?
A Hive-ben a csoportosítás egy adatrendezési technika . Ez hasonlít a Hive-ban történő particionáláshoz, azzal a hozzáadott funkcióval, hogy a nagy adatkészleteket kezelhetőbb részekre osztja fel. Tehát a Hive-ben használhatjuk a bucketing-et, ha a particionálás megvalósítása nehézkessé válik.
Melyik a két alapértelmezett táblatulajdonság a hive-ben?
Néhány előre meghatározott táblatulajdonság is létezik, például a last_modified_user és a last_modified_time , amelyeket a Hive automatikusan hozzáad és kezel. Egyéb előre meghatározott táblatulajdonságok a következők: TBLPROPERTIES ("megjegyzés"="tábla_megjegyzés") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name"="tábla_neve") – lásd a HBase integrációt.
Melyik módban fogadja a HiveServer2 csak valódi takarékossági hívásokat a hive-ben?
Távoli módban a HiveServer2 csak érvényes Thrift-hívásokat fogad el – még HTTP módban is az üzenet törzse tartalmazza a Thrift hasznos terheket.
Létrehozhatunk particionálást és csoportosítást ugyanabban az oszlopban?
Végezetül, particionálhatja és használhatja a csoportosítást ugyanazon CTAS-lekérdezés eredményeinek tárolásához . Ezek az adatírási technikák nem zárják ki egymást. A csoportosításhoz használt oszlopok általában eltérnek a particionáláshoz használt oszlopoktól. ... Adatait több tárolóban is tárolhatja az Amazon S3-ban.
Mi a különbség a kaptárban lévő asztal partícionálása és vödörbe helyezése között?
A kaptárok felosztása a kaptárasztalok hatékony rendszerezésének módszere. A partíciós kulcsok alapján a táblákat különböző részekre osztja. ... A csoportosítás egy olyan technika, ahol a táblák vagy partíciók tovább vannak gyűjtőcsoportokba sorolva az adatok jobb szerkezete és a hatékony lekérdezés érdekében.
Hogyan adhatók hozzá dinamikus partíciók egy kaptár által kezelt táblához?
A hive tábla dinamikus particionálása során az adatok dinamikusan kerülnek be a megfelelő partícióba anélkül, hogy kifejezetten létrehozta volna a partíciókat azon a táblán . A dinamikus partíció megadásakor ne feledje, hogy ne használjon nagy számú oszlopot, mivel ez sok alkönyvtárat hoz létre.
Milyen korlátai lehetnek a kaptárnak?
A Hive jelenleg lehetővé teszi a felhasználók számára a következő megszorítások deklarálását: PRIMARY KEY . IDEGEN KULCS . EGYEDI .
Hogyan működnek a partíciók a Hive-ban?
A Hive a táblákat partíciókba rendezi . Ez egy módja annak, hogy egy táblázatot kapcsolódó részekre ossza fel a particionált oszlopok értékei, például a dátum alapján. A partíciók - amellett, hogy tárolóegységek - lehetővé teszik a felhasználó számára, hogy hatékonyan azonosítsa azokat a sorokat, amelyek megfelelnek bizonyos feltételeknek.
Mi van csoportosítva a Hive-ben?
A CLUSTER BY egy záradék vagy parancs, amelyet a Hive-lekérdezésekben használnak a DISTRIBUTE BY és a SORT BY műveletek végrehajtására . Ez a parancs biztosítja a teljes sorrendet vagy rendezést az összes kimeneti adatfájl között. ... A DISTRIBUTE BY hasonló feladattal rendelkezik, mint a GROUP BY záradék, mivel azt kezeli, hogy a reduktor hogyan kapjon adatokat vagy sorokat feldolgozásra.
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.
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.
Hogyan osztja el a Hive a sorokat vödrökbe?
Hozzon létre több gyűjtőzónát, majd helyezze el az egyes rekordokat az egyik tárolóba valamilyen logika, többnyire valamilyen kivonatolási algoritmus alapján. A Hive csoportosítási funkciója felhasználható a tábla/partíció adatok több fájlba való elosztására/rendezésére, hogy hasonló rekordok legyenek ugyanabban a fájlban.
Csinálhatunk csoportosítást több oszlopon?
Több oszlop is megadható gyűjtőoszlopként, ebben az esetben, ha hive-t használ az adatok beszúrására/frissítésére ebben az adatkészletben, alapértelmezés szerint a gyűjtőkörbe helyezett fájlok neve a gyűjtőoszlopok hash-je alapján történik. A felhasználók azt is kiválaszthatják, hogy hány gyűjtőzónát kívánnak az adatok gyűjtőhelyre/csoportosítására.