未在 Hive 中优化分桶答案

【问题标题】：Bucketing not optimized in Hive未在 Hive 中优化分桶
【发布时间】：2016-10-09 11:18:39
【问题描述】：

我已经根据列 flightnum（10 个桶）对表进行了分桶，数据大小约为 700MB，也强制执行分桶。

当我执行查询时： select count(flightnum) from flight_buck where flightnum=10; 在大约 46 秒内得到响应。映射器总数为 27。

在具有相同数据的非分桶表上执行相同查询时： select count(flightnum) from flight_temp where flightnum=10; 在大约 47 秒内得到响应。使用的映射器总数为 30。

为什么我在相同的时间内得到响应？

【问题讨论】：

标签： hadoop hive bigdata

【解决方案1】：

Bucketing 有助于加快连接速度，提高使用分区表的简单 SELECT 速度。尝试按 flightnum 对表进行分区并再次运行选择。

为什么会这样？

让我们像这样创建一个分桶的未分区表：

create table `t1b`( 
  `exchange` string,
  `stock_symbol` string,
  `date` string,
  `stock_price_open` float,
  `stock_price_high` float,
  `stock_price_low` float,
  `stock_price_close` float,
  `stock_volume` int,
  `stock_price_adj_close` float)
clustered by ( `stock_symbol` ) sorted by ( `date` ) into 306 buckets;

让我们用数据填充它... 有多少桶一样多的减速器，因为每个减速器将只处理具有相同键的记录，并将使用您喜欢的排序将数据存储到其文件中，在这种情况下按日期

让我们看看 HDFS...

请注意我们得到了什么.. 306 个文件（桶）...

在它们每个内部都有具有相同聚类键的记录...

但是所有文件都在同一个文件夹中，当使用 hive 进行 SELECT 时，无法了解哪些文件包含我们正在寻找的值，因此没有分区的分桶不会加快选择速度，因为没有关于我们要查找的数据在哪里。

分桶有什么作用？当您加入数据时，可以将整个存储桶加载到 RAM 中，我们可以在 MAP 中进行快速加入，而不是在 REDUCE 中进行慢速加入。

【讨论】：

感谢您的回复。
但是如果我们使用带有分区的分桶，它将如何加快响应速度？加速只能通过分区来完成，我猜。
桶可以提高加入速度。直觉是每个桶的大小都很小，并且所有记录都具有相同的键。当组合器在映射阶段运行时，它可以完全加载到 ram 中。这提高了连接速度。你知道：当你加入表时，你正在寻找具有相同键的记录。分区和存储桶有助于 map reducer 作业的不同阶段。
Combiner 是一个小reducer，只能处理本地数据，可以join数据。