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hive的分桶抽样查询

时间: 2023-09-12 08:11:32 浏览: 97

Hive 分桶

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概念分桶：将数据集分解成更容易管理的若干部分。分区针对的是数据的存储路径，分桶针对的是数据文件。创建桶查看结果：抽样查询语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了4份，当y=2时，抽取(4/2=)2个bucket的数据，当y=8时，抽取(4/8=)1/2个bucket的数据。 x表示从哪个bucket开始抽取，如果需要取多个分区，以后的分区号为当前分区号加上y。例如，table总bucket数为4，tablesample(bucket 1

Hive的分桶抽样查询是通过对分桶字段的值进行哈希运算，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中，从而实现对分桶数据的抽样查询。要进行分桶抽样查询，可以使用以下语句：select * from tablename tablesample(bucket x out of y);其中x表示选择的桶数，y表示总共的桶数。在进行分桶抽样查询之前，需要设置hive.enforce.bucketing=true，以确保分桶功能生效。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Hive 查询之分桶及抽样查询](https://blog.csdn.net/m0_37294838/article/details/89817783)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Hive 分桶及抽样查询](https://blog.csdn.net/qq_39327985/article/details/89002533)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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