一、Hive分桶
Hive桶表分成不同部分（Bucket）是一種常見的優化技巧，它適用於需要大量聚合操作的場景。如果在沒有分桶的情況下執行聚合操作，Hive必須掃描整個表才能完成聚合操作，這將導致性能非常低下。分桶可以將表分成不同的部分，每個部分包含具有相同屬性值的行。在進行聚合操作時，Hive只需掃描所需的部分，這將大大減少掃描時間。
Hive分桶的語法：
CREATE TABLE table_name (column1 data_type, column2 data_type, ...) TBLProperties (‘bucketing.enable’= ‘true’, ‘bucketing.num.buckets’ =‘num’) CLUSTERED BY (col1, col2, ...) INTO num BUCKETS;
其中，bucketing.enable為開啟分桶功能，bucketing.num.buckets為桶的數量，col1,col2為要分桶的字段。採用Hive分桶技術可以大大減少掃描數據的時間，有效提高SQL執行效率。
二、Hive複製表結構
在Hive中，複製數據表結構是一種常見的操作。這通常用於在不影響原始數據的情況下創建新的數據表。複製數據表結構的語法：
CREATE TABLE new_table LIKE old_table;
此時，新表將具有與舊錶相同的列、類型和分區結構。在新表上執行SQL時，不會影響舊錶的數據。
三、Hive分頁查詢
Hive支持分頁查詢，用於在結果集很大的情況下將結果集拆分成多個部分。分頁查詢可以用於加快數據檢索速度，減少網絡傳輸量。在Hive中使用limit關鍵字來完成分頁查詢。
語法：
SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE conditions LIMIT number;
其中number指要返回的行數。
四、Hive分層里每層如何處理數據
使用Hive-F分層查詢可以將一個大型的Hive表分層成若干個較小的部分，這可以加快查詢速度並提高查詢效率。分層查詢的基本思路是將一個大表分割成若干子表，然後查詢到子表中的數據。在Hive-F中，分層查詢通常需要在一個或多個臨時表中過濾數據。常用的子查詢策略有兩種：
（1）使用Where子句在子查詢中過濾數據
SELECT col1 FROM (SELECT col1, col2 FROM table1 WHERE col2 = 5) t;
（2）使用In子句在子查詢中過濾數據
SELECT col1 FROM table1 WHERE col2 IN (SELECT col2 FROM table2 WHERE col3 = 'value');
五、Hive訪問方式
Hive支持三種不同的訪問方式：
（1）命令行客戶端
使用Hive命令行客戶端可以輕鬆地在命令行中連接到Hive數據庫，執行QL語句。
（2）WebUI方式
Hive WebUI是一種使用基於web的用戶界面來操作Hive的方式。通過WebUI，可以輕鬆地連接到Hive數據庫，創建和操作表，編寫和執行QL語句。
（3）ODBC/JDBC客戶端
Hive ODBC/JDBC客戶端是一種使用ODBC/JDBC驅動程序來連接數據庫的方式。
六、Hive分區表如何使用
Hive分區表是按照數據某個字段分成幾個部分，通常用於處理文件系統中的大型數據文件。每個分區被視為獨立的數據，可以單獨刪除、添加或查詢。要在Hive中創建分區表，可以使用以下語法：
CREATE TABLE table_name (column1 data_type, column2 data_type, ...) PARTITIONED BY (partition_col data_type)
其中partition_col指定分區列。分區表的數據通常存儲在文件系統中，所以在查詢分區數據時，Hive只搜索所需的文件，而不搜索整個數據。這可以極大地加快查詢速度。
七、Hive分區表建表語句
可以使用以下語法在Hive中創建分區表：
CREATE TABLE table_name (column1 data_type, column2 data_type, ...) PARTITIONED BY (partition_col data_type) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE
其中，ROW FORMAT DELIMITED，FIELDS TERMINATED BY ‘\t’和LINES TERMINATED BY ‘\n’指定了文件格式和分隔符類型。數據存儲格式可以是TEXTFILE，SEQUENCEFILE和ORC。選擇合適的存儲格式是很重要的，因為不同的格式會影響數據讀取和查詢速度。
八、Hive分區和分桶的區別
Hive分區和分桶是兩種不同的數據組織方式。分區是指將表分成若干部分，每個部分包含根據某個字段值相同的行。分桶是將表分成若干部分，每個部分包含桶數相等的行數。
分區可以用於在特定條件下提高查詢速度。例如，您可以根據日期將重複的數據分為不同的組，以便您可以更快地查詢某個日期或一段日期範圍內的數據。分桶可以優化聚合操作，在hadoop的並行計算下，分桶可以提高聚合查詢的速度，實現快速聚合操作。
九、Hive翻譯
Hive翻譯是一種將SQL查詢轉換成MapReduce作業的技術。 Hive將SQL查詢轉換為MapReduce作業的過程分為兩個部分：作業生成和作業執行。 Hive使用編寫的HQL語言作為前端，並在後端使用Hadoop MapReduce作為基礎技術。
下面是Hive翻譯過程的一個示例：
SELECT emp.name, emp.dept, AVG(emp.salary) FROM emp WHERE emp.salary > 4000 GROUP BY emp.name, emp.dept;
SQL翻譯為Hive查詢語句：
FROM emp WHERE emp.salary > 4000 INSERT INTO TABLE tmp_grouped_emp MAP emp.name, emp.dept, (emp.salary, 1) REDUCE name, dept, list_values USING 'agg_job' SELECT name, dept, avg ORDER BY name ASC, dept ASC;
在Hive中，SQL查詢經過這樣的轉換，最終變成了MapReduce作業。
十、Hive-F分層選取
Hive-F分層選取是一種優化技術，用於處理大數據集。分層選取將數據集分為若干部分，每個部分處理的數據量都較小並且較容易處理。 Hive-F支持將數據集分為多個層級，並在每個層級中使用不同的策略和算法進行處理。
以下是Hive-F分層選取的一些示例：
（1）使用臨時表過濾數據
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table AS SELECT * FROM my_table WHERE date_column = '20220202';
（2）使用In子句在子查詢中過濾數據
SELECT col1 FROM my_table WHERE col2 IN (SELECT col2 FROM my_sub_table WHERE col3 = 'value');
（3）使用MapReduce進行分層處理
FROM my_table INSERT OVERWRITE TABLE output_table PARTITION (date='20220202', level=1) SELECT key, col1, col2 WHERE date_column = '20220202' DISTRIBUTE BY key SORT BY col1, col2;
以上就是Hive-F的一些基礎優化技巧。利用這些技巧，您可以更高效地處理大規模的數據，加快查詢速度，並提高分析效率。
原創文章，作者：SUWPW，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/332345.html
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