随着数据库数据量的不断增长,有些表需要由普通的堆表转换为分区表的模式。有几种不同的方法来对此进行操作,诸如导出表数据,然后创建分区表再导入数据到分区表;使用EXCHANGE PARTITION方式来转换为分区表以及使用DBMS_REDEFINITION来在线重定义分区表。本文描述的是使用导出导入方式来实现,下面是具体的操作示例。
现有6份数据文件,分别记录了《王者荣耀》中6种位置的英雄相关信息。现要求通过建立一张表t_all_hero,把6份文件同时映射加载。
有一张ori_table,想新建一张表new_table,保持跟ori_table一样的表结构,但是不复制ori_table的数据。
Hive 分区就是将数据按照数据表的某列或者某几列分为多个区域进行存储,这里的区域是指 hdfs 上的文件夹。按照某几列进行分区,就是说按照某列分区后的数据,继续按照不同的分区列进行分区。创建分区后,指定分区值即可直接查询该分区的数据,能够有效提高查询性能。
分桶是相对分区进行更细粒度的划分。 分桶将整个 hive 表数据内容按照某列属性值的 hash 值进行分区,通过分区将这些表数据划分到多个文件中进行存储。
1. 非分区表 (1)load 加载数据 本地文本文件a.txt中有一行'aaa',执行下面的命令。
但是如果是分区表的话,表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理。这样文件的大小随着拆分而减小,还得到硬件系统的加强,自然对我们操作数据是大大有利的。
分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的区域,这样的话就有很多好处。
Table Partition 是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区?
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
在大型数据库系统中,查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中,如果单表数据量过大,查询的性能通常会变得很低。
在 hdfs 绝对路径:/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001,建表语句如下:
"insert into"是向Iceberg表中插入数据,有两种语法形式:"INSERT INTO tbl VALUES (1,"zs",18),(2,"ls",19)"、"INSERT INTO tbl SELECT ...",以上两种方式比较简单,这里不再详细记录。
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎,也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表,从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。本文将以Flink1.12为例,介绍Flink集成Hive的另外一个非常重要的方面——Hive维表JOIN(Temporal Table Join)与Flink读写Hive表的方式。以下是全文,希望本文对你有所帮助。
磁盘分区表是一种存储在磁盘上的数据结构,用于存储关于磁盘分区的信息,包括分区的大小、位置和类型。MBR 和 GPT 是两种常见的磁盘分区表格式。GPT 格式较新,具有较多优势,包括:
此类故障比较常见,即从硬盘无法启动,从A盘启动也无法进入C盘,使用CMOS中的自动监测功能也无法发现硬盘的存在。这种故障大都出现在连接 电缆 或IDE口端口上,硬盘本身的故障率很少,可通过重新插拔硬盘电缆或者改换IDE口及电缆等进行替换试验,可很快发现故障的所在。如果新接上的硬盘不承认,还有一个常见的原因就是硬盘上的主从条线,如果硬盘接在IDE的主盘位置,则硬盘必须跳为主盘状,跳线错误一般无法检测到硬盘。
3.1.2 表分区,索引分区 (优化①粗略的进行了表分区,优化②为精确数据分区)
主要采用DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS包进行统计信息的收集,如下所示:
在之前的章节中讨论了关于修改表分区的一些准备工作和操作细则,这个问题的来由有必要说一下。 通过分区键值发现性能问题 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1263068/ 当时是在做数据迁移的时候发现了一些表,导入数据比较慢,尽管做了分区的并行切分,速度还是很慢,最后查看数据的分布时,发现90%左右的数据都分布到了一个表分区上。 最后和开发部门协调,重新调整了分区键值,从DBA这边来说,就需要重新来创建分区了。 尽管已经考虑了很多的准备工作和可能碰到的问
对于Greenplum Database 4.2及更高版本,gptransfer实用程序
mysql高并发的解决方法有:优化SQL语句,优化数据库字段,加缓存,分区表,读写分离以及垂直拆分,解耦模块,水平切分等。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表,每个小型表称为一个分区,从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
墨墨导读:AntDB是一款基于PG内核的分布式数据库。根据AntDB官方介绍,该数据具备持续的集群自动高可用,秒级在线扩容,强大的Oracle兼容,异地容灾,sql语句级自定义分片,分布式事务和MVCC,是一款非常强大的企业级国产分布式数据库。由于AntDB在使用过程中,与pgxl很相近,所以本文对pgxl的情况下有一定的帮助。
因为项目需要,最近研究了一下在mysql数据库下如何动态新建以及删除分区表。如果全部借助存储过程的话,新建以及删除分区表在逻辑上比较死板、不灵活,而且还容易出错。因此,我新建了一个数据表table_fen_qu,借助这个表可以很(相对)灵活的对分区表进行管理。
分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表,并且整个过程对用户是透明的,也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上,不需要关心数据实际上落在哪张小表里面。Greenplum中分区表的原理和PostgreSQL一样,都是通过表继承和约束实现的。
目前用户常用的两款大数据架构包括EMR(数据建模和建仓场景,支持hive、spark、presto等引擎)和DLC(数据湖分析场景,引擎支持spark、presto引擎),其中EMR场景存储为HDFS(支持本地盘和对象存储cos),数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等,均支持内外表;DLC场景存储为cos,内表数据格式为Iceberg,外表数据格式为orc和text。下文通过离线和实时两种模式描述如何通过Inlong实现mysql数据的同步到HDFS和DLC,同时实现下游用户可读。
MySQL 数据库现在主要用的引擎是 InnoDB ,InnoDB 没有类似于 MERGE 引擎这样的原生拆表方案,不过有原生分区表,以水平方式拆分记录集,对应用端透明。
按天划分表就是一种模式,每天一张表的方式在数据库领域是反模式的一种方式,按天划分的表建议使用分区表,hive通过where子句中的表达式来选择查询所需要的指定的分区,这样查询执行效率高。
文章摘要:一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
接上期,这边2个 1000万的表people people_1, 与一个range 的分区表people_range 1000万左右的数据表,分别进行JOIN 的运算
蛋蛋 和 小智 今天又在“打情骂俏”,他们今天在谈论分区表和分桶表,走,我们去听听。
注:新建表及其索引属于哪个表空间根据项目自己的规划自行判断。实际网优项目中用户自定义的表空间都是DBS_D开头的是存放数据,DBS_I开头的是存放索引。
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行,比如在Java或者Scala,Python里面,正是因为这样的特性,使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询,我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析,也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限,比如我有下面的一个功能: 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据,现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面,方
提到分区表,一般按照范围(range)来对数据拆分居多,以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性,不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分,每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询,这样可以提高数据处理的效率,尤其是在处理大量数据时。
内部表也称为被Hive拥有和管理的托管表(Managed table)。默认情况下创建的表就是内部表,Hive拥有该表的结构和文件。换句话说,Hive完全管理表(元数据和数据)的生命周期,类似于RDBMS中的表。当您删除内部表时,它会删除数据以及表的元数据。
根据常理判断,简单的 select * limit 不会造成内存溢出的。因此,我们用hive原生sql查询,发现不存在这个问题。
局部索引等价于我们通常说的本地索引,与主表的数据结构保持一对一的关系。局部索引没有单独分区的概念,一般来讲,主表的分区方式决定局部索引的分区方式,也就是说假设主表有10个分区,那么对于每个分区来讲,都有一个对应的局部索引。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
导读:Flink从1.9.0开始提供与Hive集成的功能,随着几个版本的迭代,在最新的Flink 1.11中,与Hive集成的功能进一步深化,并且开始尝试将流计算场景与Hive进行整合。本文主要分享在Flink 1.11中对接Hive的新特性,以及如何利用Flink对Hive数仓进行实时化改造,从而实现批流一体的目标。主要内容包括:
MySQL的数据量到达一定的限度之后,它的查询性能会下降,这不是调整几个参数就可以解决的,如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能,那么分库分表在所难免。
三个月前的一次生产环境数据库操作事故,至今仍然历历在目、难以忘怀。这次血与泪的教训需要被记录下来,鉴前毖后。这就是这篇迟来的教训总结的成文背景。
作者介绍: 曾令军,云和恩墨技术专家,2009年开始接触ORACLE数据库,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题。服务于公司华南区多个客户,曾参与过国内多家股份制银行、城市商业银行的核心业务系统、数据仓库的部署建设和生产运维工作,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 什么是在线重定义 要了解什么是在线重定义技术,我想从表分区开始说起。在生产系统运维过程中,经常遇到的一个需求是如何把一个数据量非常大的普通表改造成分区表。分区最早在oracle8.
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