建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)增長的速度越來越快。如何有效地存儲和查詢這些海量數(shù)據(jù)成為了企業(yè)面臨的一個非常緊迫的問題。作為一種新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)，Hive在處理海量數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。然而，Hive早期版本存在一個很明顯的問題：如果不對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，那么查詢的速度會非常慢。而本文將介紹的Hive擴展數(shù)據(jù)庫則解決了這個問題，使得即使不對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，也能實現(xiàn)高效查詢。
Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到Hadoop的存儲系統(tǒng)上，并提供SQL查詢和數(shù)據(jù)分析功能。雖然Hive非常強大，但是在早期的版本中，對于沒有分區(qū)的海量數(shù)據(jù)，查詢速度會變得非常慢。這是因為Hive需要在每次查詢時掃描整個表，而掃描整個表需要花費大量的時間和計算資源。因此，分區(qū)成為了加速Hive查詢的一種重要方法。
然而，分區(qū)并不是一個完美的解決方案。如果數(shù)據(jù)本身就不適合被分區(qū)，那么分區(qū)就無法提高查詢速度。分區(qū)會導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余，增加存儲成本。如果在Hive查詢中使用多個分區(qū)字段，那么查詢速度反而會降低，因為Hive需要合并不同分區(qū)的結(jié)果。
為了解決這些問題，Hive擴展數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生。Hive擴展數(shù)據(jù)庫是基于Apache HBase和HiveQL的一種新型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的HiveQL不同，Hive擴展數(shù)據(jù)庫不需要將數(shù)據(jù)存儲在HDFS上，而是直接存儲在HBase中。因此，Hive擴展數(shù)據(jù)庫可以直接使用HBase的高效讀寫能力，而不需要經(jīng)過HDFS的讀寫操作。此外，Hive擴展數(shù)據(jù)庫還使用了列存儲、壓縮以及緩存等多種技術(shù)，進(jìn)一步提高了查詢性能。
與HiveQL相比，Hive擴展數(shù)據(jù)庫的更大優(yōu)勢是可以實現(xiàn)無分區(qū)查詢。由于HBase的高效讀寫能力，Hive擴展數(shù)據(jù)庫可以快速地掃描整個表，而不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。此外，Hive擴展數(shù)據(jù)庫還支持多種查詢條件和排序方式，使得查詢更加靈活。
除了無分區(qū)查詢之外，Hive擴展數(shù)據(jù)庫還有其他許多特性。例如，在Hive擴展數(shù)據(jù)庫中，支持SQL-92標(biāo)準(zhǔn)，可以輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析操作。另外，Hive擴展數(shù)據(jù)庫還支持多表聯(lián)合查詢，可以方便地查詢不同表中的數(shù)據(jù)。
需要注意的是，由于Hive擴展數(shù)據(jù)庫是基于HBase構(gòu)建的，因此對于一些非鍵值對存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Hive擴展數(shù)據(jù)庫可能并不是最合適的選擇。同時，Hive擴展數(shù)據(jù)庫的部署和維護也需要一定的技術(shù)和人力資源。
綜上所述，Hive擴展數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)對于提高Hadoop數(shù)據(jù)處理效率具有重要意義。通過無分區(qū)查詢、支持SQL-92標(biāo)準(zhǔn)以及多表聯(lián)合查詢等特性，Hive擴展數(shù)據(jù)庫不僅可以更加靈活地應(yīng)對各種數(shù)據(jù)處理需求，而且可以在不進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)的情況下實現(xiàn)高效查詢。雖然Hive擴展數(shù)據(jù)庫需要一定的技術(shù)和人力資源進(jìn)行部署和維護，但是在大數(shù)據(jù)時代下，這些投入絕對是值得的。
成都網(wǎng)站建設(shè)公司-創(chuàng)新互聯(lián)為您提供網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、網(wǎng)頁設(shè)計及定制高端網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)！
hive優(yōu)化中 ：好的模型設(shè)計事半功倍 怎么理解？
1 索引
Hive支持索引，但是Hive的索引與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的索引并不相同，比如，Hive不支持主鍵或者外鍵。
Hive索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如減少MapReduce任務(wù)中需要讀取的數(shù)據(jù)塊的數(shù)量。
hive索引的原理是建立索引表，索引表的基本包含幾列：1. 源表的索引列；2. _bucketname hdfs中文件地址 3. 索引列在hdfs文件中的偏移量。
原理是通過記錄索引列在HDFS中的偏移量，精準(zhǔn)獲取數(shù)據(jù)，避免全表掃描。
2 分區(qū)
為了對表進(jìn)行合理的管理以及提高查詢效率，Hive可以將表組織成“分區(qū)”。
分區(qū)是表的部分列的，可以為頻繁使用的數(shù)據(jù)建立分區(qū)，這樣查找分區(qū)中的數(shù)據(jù)時就不需要掃描全表，這對于提高查找效率很有幫助。
龐大的數(shù)據(jù)集可能需要耗費大量的時間去處理。在許多場景下，可以通過分區(qū)的方法減少每一次掃描總數(shù)據(jù)量，這種做法可以顯著地改善性能。
3 分桶
在分區(qū)數(shù)量過于龐大以至于可能導(dǎo)致文件系統(tǒng)崩潰時，我們就需要使用分桶來解決問題了螞梁團。
分區(qū)中的數(shù)據(jù)可以被進(jìn)一步拆分成桶，不同于分區(qū)對列直接進(jìn)行拆分，桶往往使用列的哈希值對數(shù)據(jù)打散，并分發(fā)到各個不同的桶中從而完成數(shù)據(jù)的分桶過程。
分區(qū)和索引的區(qū)別:
分區(qū)是直接分割數(shù)據(jù)庫，而索引是建立索引表，需要額外維護索引表
分區(qū)和分桶的區(qū)別:
分桶，是對列更細(xì)粒度的劃分，分區(qū)是根據(jù)某一規(guī)則對列進(jìn)行劃分，比如根據(jù)日期對列進(jìn)行劃分，由于渣納程序不同日期產(chǎn)生的數(shù)據(jù)容量可能，就會造成頂峰和低峰時段，列分區(qū)的不均勻悶橘。
分桶hive使用對分桶值進(jìn)行hash，并用hash結(jié)果除以桶的個數(shù)做取余運算的方式來分桶，保證了每個桶中都有數(shù)據(jù)，但每個桶中的數(shù)據(jù)條數(shù)不一定相等，這樣保證了數(shù)據(jù)的均衡。
這時，在大數(shù)據(jù)量的情況下，查詢速率尤為明顯，因為分桶數(shù)據(jù)更加均勻，不會造成單個查詢速度過慢的情況。
分區(qū)，索引，分桶均可優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由于hive就是映射大數(shù)據(jù)儲存?zhèn)}庫的工具，如果不合理優(yōu)化hive數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，每次查詢都全表掃描，速度太慢了，數(shù)據(jù)越大，全表掃描越費時
Hive元數(shù)據(jù)庫是用來做什么的，存儲哪些信息
1) 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫derby，較小困謹(jǐn)，不常用
2) 本地汪配基mysql，較常用
3) 遠(yuǎn)程賣褲mysql，不常用
本質(zhì)上只是用來存儲hive中有殲改仔哪些數(shù)殲燃據(jù)庫，哪些表，表的模式，目錄氏汪，分區(qū)，索引以及命名空間。為數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建的目錄一般在hive數(shù)據(jù)倉庫目錄下。
你要知道hive并不是真正的數(shù)據(jù)庫，它仿斗里面創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表都是藍(lán)目錄實現(xiàn)的，所以在它的緩和元數(shù)據(jù)庫里存儲著它里面建的庫和表擾大盯的所在目錄！
關(guān)于hive不分區(qū)擴展數(shù)據(jù)庫的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
四川成都云服務(wù)器租用托管【創(chuàng)新互聯(lián)】提供各地服務(wù)器租用，電信服務(wù)器托管、移動服務(wù)器托管、聯(lián)通服務(wù)器托管，云服務(wù)器虛擬主機租用。成都機房托管咨詢：13518219792
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）擁有10多年的服務(wù)器租用、服務(wù)器托管、云服務(wù)器、虛擬主機、網(wǎng)站系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗、開啟建站+互聯(lián)網(wǎng)銷售服務(wù)，與企業(yè)客戶共同成長，共創(chuàng)價值。
本文題目：Hive擴展數(shù)據(jù)庫：不分區(qū)也能實現(xiàn)高效查詢(hive不分區(qū)擴展數(shù)據(jù)庫)
網(wǎng)站網(wǎng)址：http://fisionsoft.com.cn/article/dhioepp.html
