hive分区和分桶你熟悉吗？

两种用于优化查询性能的数据组织策略，数仓设计的关键概念，可提升Hive在读取大量数据时的性能。

1 分区（Partitioning）

根据表的某列的值来组织数据。每个分区对应一个特定值，并映射到HDFS的不同目录。

常用于经常查询的列，如日期、区域等。这样可以在查询时仅扫描相关的分区，而不是整个数据集，从而减少查询所需要处理的数据量，提高查询效率。

物理上将数据按照指定的列（分区键）值分散存放于不同的目录中，每个分区都作为表的一个子目录。

创建分区表

CREATE TABLE orders (
    order_id INT,
    order_date DATE,
    order_customer INT,
    order_total FLOAT
)
PARTITIONED BY (country STRING);

基于country列创建分区将使得每个国家的订单数据存储在不同的目录中。

2 分桶（Bucketing）

使用哈希函数将数据行分配到固定数量的存储桶（即文件）中。这在表内部进一步组织数据。

• 对提高具有大量重复值的列（如用户ID）上JOIN操作的效率特别有用，因为它可以更有效地处理数据倾斜
• 要求在创建表时指定分桶的列和分桶的数目

创建分桶表

CREATE TABLE user_activities (
    user_id INT,
    activity_date DATE,
    page_views INT
)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 256 BUCKETS;

user_id是用于分桶的列，数据会根据用户ID的哈希值分配到256个存储桶中。

3 对比

• 分区是基于列的值，将数据分散到不同的HDFS目录；分桶则基于哈希值，将数据均匀地分散到固定数量的文件中。
• 分区通常用于减少扫描数据的量，特别适用于有高度选择性查询的场景；而分桶有助于优化数据的读写性能，特别是JOIN操作。
• 分区可以动态添加新的分区，只需要导入具有新分区键值的数据；分桶的数量则在创建表时定义且不能更改。

使用分区时要注意避免过多分区会导致元数据膨胀，合理选择分区键，确保分布均匀；而分桶则通常针对具有高度重复值的列。两者结合使用时，可以进一步优化表的读写性能和查询效率。

参考：

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