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1.分区表
分区表的本质就是在分目录
当Hive表对应的数据量大、文件多时，为了避免查询时全表扫描数据。比如把一整年的数据根据月份划分12个月（12个分区），后续就可以查询指定月份分区的数据，尽可能避免了全表扫描查询。
2.分桶表
分桶表的本质是在分文件
分桶表特点: 需要产生分桶文件, 查询的时候特定操作上提升效率(过滤,join,分组 以及 抽样)
- 分桶表也叫做桶表，叫法源自建表语法中bucket单词，是一种用于优化查询而设计的表类型。
- 分桶表对应的数据文件在底层会被分解为若干个部分，通俗来说就是被拆分成若干个独立的小文件。
- 在分桶时，要指定根据哪个字段将数据分为几桶（几个部分）。
- 分桶原理:
如果是数值类型分桶字段: 直接使用数值对桶数量取模
如果是字符串类型分桶字段: 底层会使用hash算法计算出一个数字然后再对桶数量取模,所以在对数据抽样上面相对的均匀
分桶表的使用好处有以下几点：
1、 基于分桶字段查询时，减少全表扫描
2、 JOIN时可以提高MR程序效率，减少笛卡尔积数量
对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了分桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
3、 分桶表数据进行抽样
当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
3.分区表和分桶表的区别
分区表:
创建表的时候使用关键字: partition by (分区字段名 分区字段类型)
分区字段名注意事项: 是一个新的字段,需要指定类型,且不能和其他字段重名
分区表好处: 使用分区字段作为条件的时候,底层直接找到对应的分区目录,能够避免全表扫描,提升查询效率
分区表最直接的效果: 在hfds表目录下,分成多个分区目录(year=xxxx,month=xx,day=xx)
不建议直接上传文件在hdfs表根路径下: 分区表直接不能识别对应文件中数据,因为分区表会找分区目录下的数据文件
使用load方式加载hdfs中文件: 本质是移动文件到对应分区目录下
分桶表:
创建表的时候使用关键字: clustered by (分桶字段名) into 桶数量 buckets
分桶字段名注意事项: 是指定一个已存在的字段,不需要指定类型
分桶表好处: 使用分桶字段做抽样等特定操作的时候,也能提升性能效率
分桶表最直接的效果: 在hdfs表目录或者分区目录下,分成多个分桶文件(000000_0,000001_0,000002_0...)
不建议直接上传文件在hdfs表根路径下: 分桶表可以识别对应文件中数据,但是并没有分桶效果,也是不建议的
使用load方式加载hdfs中文件: 本质是复制数据到各个分桶文件中
分区:用load方式从hdfs文件加载到表中,会移动原文件到表的目录下
分桶:用load方式从hdfs文件加载到表中,不是移动原文件,先生成分桶文件,在扫描源文件数据,把符合要求的数据放到对应的桶文件中
- 分区表的字段不能是表中已有字段，分桶表字段必须是表中已有字段。
- 分区表提高查询效率，分桶表减少join（联表）查询时笛卡尔积的数量,提高联表效率