本篇文章给大家谈谈hive中分区的作用，以及hive分区原理及分类对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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索引,分区和分桶的区别
索引和分区最大的区别就是索引不分割数据库，分区分割数据库。索引其实就是拿额外的存储空间换查询时间，但分区已经将整个大数据库按照分区列拆分成多个小数据库了。分区和分桶最大的区别就是分桶随机分割数据库，分区是非随机分割数据库。
分桶键只能有一个即。表可以同时分区和分桶， 当表分区时，每个分区下都会有num_buckets 个桶 。我们也可以选择使用 SORTED BY … 在桶内排序，排序键和分桶键无需相同。ASC 为升序选项，DESC 为降序选项， 默认排序方式是升序 。 num_buckets 指定分桶个数 ，也就是表目录下小文件的个数。
首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
大数据目前发展是比较好的，特别是在鸿蒙发布后物联网时代的到来下，大数据相关岗位将会更多。想要转行的话，大数据的确是个很好的方向。既然想要转行大数据，那么肯定要具备大数据的相关知识与技能。
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增大 indices.memory.index_buffer_size 增大 index.translog.flush_threshold_ops 增大 index.translog.sync_interval 增大 index.engine.robin.refresh_interval 其中 5，6 属于 TransLog 相关。
Hive:分区表表结构和数据复制
1、hive分区表 ，其真实的表现其实就是在 存储hive表的文件夹的下面，创建新的文件夹，文件夹的名字是 分区字段=字段取值 这种格式的。分区的优点：当分区表的数据很大的时候，可以指定查询表格之中的部分数据。
2、语法：假设我们有一个表叫employee ，拥有如 Id， Name， Salary， Designation， Dept， 和 yoj (即加盟年份)字段。假设需要检索所有在2017年加入，查询搜索整个表所需的信息员工的详细信息。但是，如果用年份分区雇员数据并将其存储在一个单独的文件，它减少了查询处理时间。
3、数据库：Hive 数据被组织成数据库，类似于传统关系数据库中的数据库。一个 Hive 实例可以包含多个数据库。表：Hive 数据库中包含表，这些表用于存储数据。表的结构在创建时定义，通常使用 HiveQL 创建。分区：表可以分成分区以提高查询性能。分区是表的子集，根据一个或多个列的值进行划分。
分区和分桶区别
1、分桶与分区的区别 分桶与分区有所不同，它指定分桶表的某一列，让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀地分发到各个桶文件中。分桶操作需要根据某一列具体数据进行哈希取模操作，因此指定的分桶列必须基于表中的某一列（字段）。
2、在Hive中的数据仓库中，也有分区分桶的概念，在逻辑上，分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会将数据按照分区间的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。其中需要注意的是分区键的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。
3、分区和分桶最大的区别就是分桶随机分割数据库，分区是非随机分割数据库。因为分桶是按照列的哈希函数进行分割的，相对比较平均；而分区是按照列的值来进行分割的，容易造成数据倾斜。其次两者的另一个区别就是分桶是对应不同的文件（细粒度），分区是对应不同的文件夹（粗粒度）。
4、桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。分桶是将数据及分解成更容易管理的若干部分的另一种技术。如果进行表连接操作，那么就需要对两张表的数据进行全扫描。非常耗费时间。可以针对连接字段进行优化。
5、分桶是相对分区进行更细粒度的划分，分桶将整个数据内容按照分桶字段属性值得hash值进行区分，分桶可以加快数据采样，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，因为分桶可以确保某个key对应的数据在一个特定的桶内(文件)，所以巧妙地选择分桶字段可以大幅度提升join的性能。
6、大数据目前发展是比较好的，特别是在鸿蒙发布后物联网时代的到来下，大数据相关岗位将会更多。想要转行的话，大数据的确是个很好的方向。既然想要转行大数据，那么肯定要具备大数据的相关知识与技能。
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