本篇內容介紹了“Hive分區(qū)和分桶是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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Hive分區(qū)和分桶

① 分區(qū)

    是指按照數(shù)據(jù)表的某列或某些列分為多個區(qū)，區(qū)從形式上可以理解為文件夾，比如我們要收集某個大型網(wǎng)站的日志數(shù)據(jù)，一個網(wǎng)站每天的日志數(shù)據(jù)存在同一張表上，由于每天會生成大量的日志，導致數(shù)據(jù)表的內容巨大，在查詢時進行全表掃描耗費的資源非常多。那其實這個情況下，我們可以按照日期對數(shù)據(jù)表進行分區(qū)，不同日期的數(shù)據(jù)存放在不同的分區(qū)，在查詢時只要指定分區(qū)字段的值就可以直接從該分區(qū)查找。

最常見的分區(qū)比如說是將數(shù)據(jù)按照日期或者小時進行分區(qū)，每個區(qū)就是一個文件，這樣我們在查詢信息的時候，就沒有必要去掃描全表，而只需要去對應的分區(qū)表查詢即可，大大提高查詢效率。

② 分桶

    分桶是相對分區(qū)進行更細粒度的劃分。分桶將整個數(shù)據(jù)內容按照某列屬性值得hash值進行區(qū)分，如要按照name屬性分為3個桶，就是對name屬性值的hash值對3取摸，按照取模結果對數(shù)據(jù)分桶。如取模結果為0的數(shù)據(jù)記錄存放到一個文件，取模為1的數(shù)據(jù)存放到一個文件，取模為2的數(shù)據(jù)存放到一個文件。

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