hive不是没有索引了吗

Hive中的索引分为传统的B-tree索引和基于Bloom Filter的索引两种。B-tree索引是传统的索引机制，但是在Hive中使用B-tree索引会消耗大量的存储空间，并且对于大规模的数据集，建立B-tree索引会非常耗时。因此，Hive不再推荐使用传统的B-tree索引。

相对应的，Hive提供了一种基于Bloom Filter的索引机制，即布隆过滤器索引。布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以用来判断一个元素是否存在于一个集合中。在Hive中，布隆过滤器可以用于对表的列进行索引。当对一个列进行布隆过滤器索引时，Hive会通过对该列的值进行多次哈希，将哈希值映射到位数组中的多个位上，并将这些位标记为1。当查询时，Hive会对查询条件进行哈希，将哈希值映射到位数组中的多个位上，并检查这些位是否都被标记为1，如果是，则认为该行数据符合查询条件。

总结来说，Hive不再推荐使用传统的B-tree索引，而是提供了基于Bloom Filter的索引机制，即布隆过滤器索引。布隆过滤器索引可以用于加速Hive表的查询，并且可以节省大量的存储空间。

相关问题

hive 可以用索引吗

Hive 支持使用索引，不过需要注意以下几点：

1. Hive 中的索引是基于 Hadoop 的 MapReduce 实现的，所以在使用索引前需要确保 MapReduce 已经正确地配置和运行。

2. Hive 支持两种类型的索引：B-Tree 索引和 Bitmap 索引。B-Tree 索引适用于精确查找，而 Bitmap 索引适用于范围查询。

3. 在建立索引时，需要选择合适的列作为索引列。一般来说，应该选择经常被查询且值分布比较均匀的列作为索引列。

4. 在建立索引时，需要选择适当的存储格式。对于 B-Tree 索引，可以使用 RCFile、SequenceFile、HBase 等存储格式；对于 Bitmap 索引，可以使用 ORC、Parquet 等存储格式。

5. 索引的建立需要消耗一定的时间和空间，所以需要谨慎使用。对于小规模数据和不经常被查询的列，建立索引的效果可能不明显，甚至会降低查询效率。

总之，使用索引需要根据具体情况进行选择和配置，合理使用索引可以提高查询效率，但是不适当的使用会增加系统负担和维护成本。

Hive怎么使用索引

Hive本身并不直接支持像MySQL这样的内部B树索引，但你可以通过以下间接的方式来利用数据的组织和加速查询：

1. **分区和桶（Bucketing）**：在插入数据时，可以根据某些字段（如哈希值）将数据分布到特定的分区或桶中。这可以在一定程度上模拟索引的效果，特别是对于范围查询。

2. **创建外部表和链接（Linked Tables）**：如果使用的是外部数据源，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的文件，你可以在外部表上创建链接，然后在查询时利用这些外部表的元数据来辅助查询，但这不是传统意义上的索引。

3. **使用外部工具**：有一些第三方工具，如Apache HCatalog或Impala等，可以在Hive之上添加更高级别的索引功能，这些工具可能支持更复杂的查询优化。

4. **LLAP（Live Long and Prosper）**：这是一个用于增强Hive查询性能的开源项目，它引入了内存计算模型，可以在内存中临时存储结果集，提高了响应速度，但这并不是真正的索引结构。

请注意，尽管上述策略可以帮助改善查询性能，但Hive的主要设计目标是大数据批处理，而非实时交互，所以对于频繁更新的操作或实时查询，你可能需要考虑其他的数据库解决方案。