分桶表與其他表的區別：分桶表是從別的表查詢的資料在insert到分桶表中；而其他表是load
clustered by (id) into 4 buckets 通過id hash雜湊
#建立分桶表
create table stu_buck(sno int,sname string,*** string,sage int,sdept string)
clustered by(sno)
sorted by(sno desc)
into 4 buckets
row format delimited
fields terminated by ',';
#設定變數,設定分桶為true, 設定reduce數量是分桶的數量個數
set hive.enforce.bucketing = true;
set mapreduce.job.reduces=4;
#開會往建立的分通表插入資料(插入資料需要是已分桶, 且排序的)
#可以使用distribute by(sno) sort by(sno asc) 或是排序和分桶的字段相同的時候使用cluster by(字段)
#注意使用cluster by 就等同於分桶+排序(sort)
insert into table stu_buck
select sno,sname,***,sage,sdept from student distribute by(sno) sort by(sno asc);
hive分桶 hive學習筆記之五 分桶
分割槽欄位的每個值都會建立乙個資料夾，值越多資料夾越多 不合理的分割槽會導致有的資料夾下資料過多，有的過少 set hive.enforce.bucketing true 如果不執行上述設定，您需要自行設定mapred.reduce.tasks引數，以控制reducers數量，本文咱們配置為hive...
Hive學習筆記 Hive中的分桶
對於每乙個表 table 或者分割槽，hive可以進一步組織成桶，也就是說桶是更為細粒度的資料範圍劃分。hive也是針對某一列進行桶的組織。hive採用對列值雜湊，然後除以桶的個數求餘的方式決定該條記錄存放在哪個桶當中。把錶 或者分割槽 組織成桶 bucket 有兩個理由 1 獲得更高的查詢處理效率...
hive 修改分桶數 分桶表 Hive中的分桶
對於每乙個表 table 或者分割槽，hive可以進一步組織成桶，也就是說桶是更為細粒度的資料範圍劃分。hive也是針對某一列進行桶的組織。hive採用對列值雜湊，然後除以桶的個數求餘的方式決定該條記錄存放在哪個桶當中。把錶 或者分割槽 組織成桶 bucket 有兩個理由 1 獲得更高的查詢處理效率...