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?
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)],
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。
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,
Spark SQL也支持从Apache Hive中读出和写入数据。然而,Hive有大量的依赖,所以它不包含在Spark集合中。可以通过-Phive和-Phive-thriftserver参数构建Spark,使其 支持Hive。注意这个重新构建的jar包必须存在于所有的worker节点中,因为它们需要通过Hive的序列化和反序列化库访问存储在Hive中的数据。 当和Hive一起工作是,开发者需要提供
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
我正试图弄清楚如何在HIVE Metastore中查询表和列注释(描述)。如果有一种方法可以将注释添加到配置单元表/列中,那么不应该有一种方法可以查询/报告来自配置单元转移的注释吗? 请帮忙:) 向你致意,迈克尔