hive创建分桶表并指定按照分桶字段进行排序

在 Hive 中，可以使用以下语法来创建一个分桶表并指定按照分桶字段进行排序：

CREATE TABLE table_name (
  col1 datatype,
  col2 datatype,
  ...
)
CLUSTERED BY (bucket_col_name) SORTED BY (sort_col_name) INTO num_buckets BUCKETS;

其中，`table_name` 是要创建的表名，`col1`、`col2` 等是表的列名和数据类型。`bucket_col_name` 是用于分桶的列名，`sort_col_name` 是用于排序的列名，`num_buckets` 是分桶的数量。

例如，如果我们要创建一个名为 `my_table` 的分桶表，并按照 `col1` 进行分桶和排序，可以使用以下语句：

CREATE TABLE my_table (
  col1 string,
  col2 int
)
CLUSTERED BY (col1) SORTED BY (col1) INTO 4 BUCKETS;

这将创建一个具有两个列的分桶表 `my_table`，其中 `col1` 用于分桶和排序，分成 4 个桶。

相关问题

MapReduce排序hive

如果您想在Hive中使用MapReduce来进行数据排序，可以按照以下步骤进行：

1. 创建输入表：首先需要创建一个包含需要排序数据的Hive表。

2. 创建输出表：创建一个新的Hive表，用于存储排序后的结果。

3. 创建MapReduce脚本：编写一个MapReduce脚本，用于对输入表进行排序，并将结果输出到输出表中。

4. 执行MapReduce脚本：使用Hive命令行界面或其他工具来执行已编写的MapReduce脚本。

下面是一个示例脚本，用于对Hive表中的数据按照某个字段进行排序：

-- 创建输入表
CREATE TABLE sales (
    id INT,
    date STRING,
    amount DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

-- 加载数据到输入表中
LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data' INTO TABLE sales;

-- 创建输出表
CREATE TABLE sorted_sales (
    id INT,
    date STRING,
    amount DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

-- 创建MapReduce脚本
ADD FILE /path/to/sort.jar;
FROM sales
INSERT OVERWRITE TABLE sorted_sales
SELECT *
ORDER BY amount DESC
MAPREDUCE '/path/to/sort.jar org.apache.hadoop.examples.Sort';

-- 执行MapReduce脚本
hive -f /path/to/sort.hql

在这个示例脚本中，我们首先创建了一个名为“sales”的输入表，然后将数据加载到该表中。接下来，我们创建了一个名为“sorted_sales”的输出表，用于存储排序结果。

在MapReduce脚本中，我们使用了Hadoop自带的“Sort”示例程序来对输入数据进行排序。在执行脚本时，我们将“sort.jar”文件添加到Hive的分布式缓存中，并使用“MAPREDUCE”关键字来指定使用的MapReduce程序。

最后，我们执行了创建的MapReduce脚本，将排序结果写入到输出表中。

希望这个回答能够对您有所帮助。

抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据进入Hive的ods库中表customer。 字段排序，类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为 String，且值为 某日期（分区字段格式为 yyyyMMdd）

### 回答1：
您可以使用 Apache Hive 的 INSERT INTO 语句来实现抽取 shtd_store 库中 CUSTOMER 表的全量数据到 ods 库中的 customer 表中，同时添加静态分区。示例代码如下：

INSERT INTO TABLE ods.customer
PARTITION (partition_date='yyyyMMdd')
SELECT *
FROM shtd_store.CUSTOMER
ORDER BY column1, column2, ...;

其中，`partition_date` 是分区字段的名称，`'yyyyMMdd'` 是分区的值，请根据实际需求替换为实际的分区字段值。在 SELECT 子句中，您可以使用 `ORDER BY` 子句对 CUSTOMER 表中的字段进行排序，保证导入到 ods.customer 表中的数据按照指定顺序排列。

请注意，在插入数据之前，您需要先确保 ods 库中的 customer 表存在，且分区字段的类型和名称与代码中的定义一致。

### 回答2：
要抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据进入Hive的ods库中表customer，并按照要求进行字段排序和添加静态分区，分区字段类型为String，值为某日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。

首先，需要创建一个名为customer的表，在ods库下，并指定静态分区字段和类型。静态分区字段的类型为String，可以使用以下代码创建该表：

CREATE TABLE ods.customer (
  -- 添加表字段，字段类型与shtd_store库中CUSTOMER表的字段类型保持一致
)
PARTITIONED BY (partition_date string);

接下来，可以使用INSERT...SELECT语句来抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据，并将其插入到ods库的customer表中。为了实现字段排序，可以在SELECT语句中按照排序要求对字段进行排序。

假设某日期为20211001，可以使用以下代码完成数据抽取和插入操作：

INSERT OVERWRITE TABLE ods.customer PARTITION (partition_date='20211001')
SELECT 
  -- 按照字段排序要求选择字段，并保持字段顺序与CREATE TABLE中的字段顺序一致
FROM shtd_store.CUSTOMER;

以上代码将shtd_store库中CUSTOMER表的全量数据抽取并插入到ods库的customer表中，同时添加了静态分区，分区字段为partition_date，类型为String，并设置为20211001。

需要注意的是，根据实际情况修改上述代码中的表名、字段名、日期值等部分，确保代码的准确性和适应性。

### 回答3：
要抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据进入Hive的ods库中表customer，首先我们需要创建ods库中的customer表，并指定字段的排序和类型保持不变。同时，我们还需要为目标表添加静态分区，分区字段类型为String，值为某个特定日期（分区字段的格式为yyyyMMdd）。

首先，我们可以使用Hive命令或者HiveQL来完成这个任务。以下是示例代码：

1. 创建ods库中的customer表：

CREATE TABLE ods.customer (
    id INT,
    name STRING,
    age INT,
    address STRING
) PARTITIONED BY (date STRING) CLUSTERED BY (id) SORTED BY (id) INTO 2 BUCKETS;

在创建表时，我们通过PARTITIONED BY指定了date字段为分区字段，类型为String。

2. 抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据并插入ods.customer表：

INSERT OVERWRITE TABLE ods.customer PARTITION(date='20221231')
SELECT id, name, age, address
FROM shtd_store.CUSTOMER;

以上代码中，我们使用INSERT OVERWRITE TABLE语句将shtd_store库中CUSTOMER表的数据插入到ods.customer表中，并指定了date字段的分区值为某个日期（例如20221231）。

注意：实际使用时，需要根据数据库和表的实际情况进行修改。

以上就是按照要求抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据进入Hive的ods库中表customer的步骤。通过指定字段排序、类型保持不变，并添加静态分区，我们可以有效地将数据从源表抽取到目标表中。