小編給大家分享一下Hive數(shù)據(jù)存儲的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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首先，Hive 沒有專門的數(shù)據(jù)存儲格式，也沒有為數(shù)據(jù)建立索引，用戶可以非常自由的組織 Hive 中的表，只需要在創(chuàng)建表的時候告訴 Hive 數(shù)據(jù)中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析數(shù)據(jù)。

     其次，Hive 中所有的數(shù)據(jù)都存儲在 HDFS 中，Hive 中包含以下數(shù)據(jù)模型：Table，External Table，Partition，Bucket。

    1）表table：一個表就是hdfs中的一個目錄

    2）區(qū)Partition：表內的一個區(qū)就是表的目錄下的一個子目錄

    3）桶Bucket：如果有分區(qū)，那么桶就是區(qū)下的一個單位，如果表內沒有區(qū)，那么桶直接就是表下的單位，桶一般是文件的形式。

1. Hive 中的 Table 和數(shù)據(jù)庫中的 Table 在概念上是類似的，每一個 Table 在 Hive 中都有一個相應的目錄存儲數(shù)據(jù)。例如，一個表 pvs，它在 HDFS 中的路徑為：/wh/pvs，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的數(shù)據(jù)倉庫的目錄，所有的 Table 數(shù)據(jù)（不包括 External Table）都保存在這個目錄中。

2. Partition對應于數(shù)據(jù)庫中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的組織方式和數(shù)據(jù)庫中的很不相同。在 Hive 中，表中的一個 Partition 對應于表下的一個目錄，所有的 Partition 的數(shù)據(jù)都存儲在對應的目錄中。例如：pvs 表中包含 ds 和 city 兩個 Partition，則對應于 ds = 20090801, ctry = US 的 HDFS 子目錄為：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；對應于 ds = 20090801, ctry = CA 的 HDFS 子目錄為；/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CA。表是否分區(qū)，如何添加分區(qū)，都可以通過Hive-QL語言完成。通過分區(qū)，即目錄的存放形式，Hive可以比較容易地完成對分區(qū)條件的查詢。

3. Buckets 對指定列計算 hash，根據(jù) hash 值切分數(shù)據(jù)，目的是為了并行，每一個 Bucket 對應一個文件。將 user 列分散至 32 個 bucket，首先對 user 列的值計算 hash，對應 hash 值為 0 的 HDFS 目錄為：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000；hash 值為 20 的 HDFS 目錄為：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020 。桶是Hive的最終的存儲形式。在創(chuàng)建表時，用戶可以對桶和列進行詳細地描述。

4. External Table 指向已經(jīng)在 HDFS 中存在的數(shù)據(jù)，可以創(chuàng)建 Partition。它和 Table 在元數(shù)據(jù)的組織上是相同的，而實際數(shù)據(jù)的存儲則有較大的差異。

• Table 的創(chuàng)建過程和數(shù)據(jù)加載過程（這兩個過程可以在同一個語句中完成），在加載數(shù)據(jù)的過程中，實際數(shù)據(jù)會被移動到數(shù)據(jù)倉庫目錄中；之后對數(shù)據(jù)對訪問將會直接在數(shù)據(jù)倉庫目錄中完成。刪除表時，表中的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)將會被同時刪除。

• External Table 只有一個過程，加載數(shù)據(jù)和創(chuàng)建表同時完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），實際數(shù)據(jù)是存儲在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路徑中，并不會移動到數(shù)據(jù)倉庫目錄中。當刪除一個 External Table 時，僅刪除

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