Hive内部表和SparkSql中的Bucking
df.repartition(numBuckets, somecol)
.write()
.format("parquet")
.bucketBy(numBuckets,col1)
.sortBy(col1)
.saveAsTable(hiveTableName);
这些查询是:select*from t1 where col1='123'[t1由col1 bucketted]select*from t1 where col2='123'[col2不是bucketting列]我的问题是
>
我能从DAG或物理计划中得到任何信息吗？我两个都看过，但我看不出有什么不同，就像我在物理计划中看到的那样
==物理计划==*(1)项目[COL1#0,col2#1,COL3#2,COL4#3,COL5#4,COL6#5,COL7#6,COL8#7,COL9#8,COL9#8,COL10#9,COL11#10,COL12#11]+-*(1)过滤器(isnotnull(col2#1)&(col2#1=123))+-*(1)FileScan parquet Default.uk_geocrosswalk[COL1#0,col2#1,COL3#2,COL4#3,COL5#4,COL7#6,COL8#7,11]批处理：true,format：parquet,location：inmemoryfileindex[hdfs://url/a.parquet,partitionfilters:[],pushedfilters:[isnotnull(col2),EqualTo(col2,123)],readschema:struct
在物理计划中，为什么要进行文件扫描？当表被创建为配置单元表时，它不应该执行HiveTableScan吗？
共有1个答案
镶木地板是柱状的。从我的经验来看，拼花地板很快。columnar方面可以很好地解释相同的性能--无论是否key，数据格式物理上都是columnar。
这是一个蜂巢桌，但使用拼花地板和扣饰，蜂巢/黑斑羚无法进入。由于它是拼花地板，蜂巢表扫描是不合适的。一个配置单元表可以有许多物理格式，文本，拼花，半兽人。
您可以看到Filtering:PartitionFilters:[]、PushedFilters:[IsNotNull(col2),EqualTo(col2,123)],
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本文向大家介绍hive内部表和外部表的区别相关面试题，主要包含被问及hive内部表和外部表的区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 解答： 内部表：加载数据到hive所在的hdfs目录，删除时，元数据和数据文件都删除 外部表：不加载数据到hive所在的hdfs目录，删除时，只删除表结构。
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我在hdfs之上使用sparksql。 每个hdfs节点都运行一个spark从节点。 当我运行大型查询时，hdfs似乎在节点之间向spark从节点发送数据。 为什么hdfs不使用本地数据为本地spark提供服务？ 所有任务都显示本地级别。 我甚至设置了spark.locality.wait=10000。 有什么遗漏或需要查看的吗？ 谢谢，
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一、分区表 1.1 概念 Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录，在查询数据时候，默认会对全表进行扫描，这样时间和性能的消耗都非常大。 分区为 HDFS 上表目录的子目录，数据按照分区存储在子目录中。如果查询的 where 字句的中包含分区条件，则直接从该分区去查找，而不是扫描整个表目录，合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能。 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念，实际上这个概念
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