hive分区表大小查看

Hive分区表是一种将数据按照指定的列进行分组存储的表，可以更加高效地查询和处理数据。查看Hive分区表的大小可以通过以下方式进行：

1. 使用Hive自带的DESCRIBE EXTENDED命令查看表的详细信息，其中包括每个分区的大小信息。例如：

DESCRIBE EXTENDED tablename;

2. 使用HDFS命令查看每个分区所占用的磁盘空间。例如：

hdfs dfs -du -h /user/hive/warehouse/tablename/partition_column=value;

3. 在Hive中使用SHOW TABLE EXTENDED命令查看表的详细信息，其中包括每个分区的大小信息。例如：

SHOW TABLE EXTENDED tablename;

相关问题

spark 读取hive分区表 读取一定量的数据 如何将这些数据分布到每个分区

当使用Spark读取Hive分区表时，Spark会自动识别Hive表的分区，并将数据分布到每个分区。

如果你想控制数据分布的大小，可以使用Spark的分区功能。你可以在读取Hive表时指定分区数量，以便将数据分散到更多的分区中。例如：

val df = spark.sql("SELECT * FROM db.table WHERE partition_col >= 1 AND partition_col <= 100")
  .repartition(10)

这个例子中，我们选择了一个特定的分区，然后使用 `repartition()` 方法将数据分布到10个分区中。注意，这个例子中的 `partition_col` 是一个分区列名，你需要根据你的表的实际情况进行替换。

另外，你也可以使用 `coalesce()` 方法来减少分区的数量。例如：

val df = spark.sql("SELECT * FROM db.table WHERE partition_col >= 1 AND partition_col <= 100")
  .coalesce(5)

这个例子中，我们使用 `coalesce()` 方法将数据压缩到5个分区中。注意，这个方法可能导致数据倾斜，因此在使用之前需要仔细评估你的数据分布情况。

Hive分区和分桶什么时候用

Hive分区和分桶都是为了优化查询性能而设计的，但使用场景不同。

分区是将表数据按照某个列的值划分为多个子表，每个子表称为一个分区。分区可以根据数据的特性和查询的需求进行设计，例如按日期、按地区等。在查询时，只需要查询特定分区，可以减少查询的数据量，提高查询效率。

分桶是将表数据按照哈希算法划分为多个桶，每个桶中的数据大小相等。分桶可以减少数据的扫描量，提高查询效率。分桶适用于大表，而且查询时经常需要按照某个列进行过滤、排序等操作。

因此，当需要对大表进行查询时，可以考虑使用分区和分桶来优化查询性能。但是，分区和分桶的使用应该根据具体情况来决定，需要根据数据的特性和查询的需求进行设计。