Hive数据库：管理表和字段的更佳实践(hive数据库备注)

Hive是一个在Hadoop生态系统中使用的开源数据仓库工具，它能够进行数据存储、查询和分析等操作。在Hive中，表是一个非常重要的概念，它是数据仓库中数据的主要组织形式。本文将介绍关于Hive表和字段管理的更佳实践。

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1. 命名规范

在Hive中，命名规范非常重要。表名和列名应该遵循一定的规则，使其易于理解和维护。例如，表名应该简短、明了，能够说明表所包含的数据以及表的用途。列名应该是有意义的，并且需要描述数据的内容。

2. 数据类型

在Hive中，定义表的同时也需要明确每一列的数据类型。正确选择数据类型有助于提高查询效率并减少错误。在Hive中，支持多种数据类型，如字符串、整数、浮点数、日期等。在定义表的时候，需要根据具体的场景选择最适合的数据类型。

3. 数据分区

数据分区是Hive中非常重要的概念，它能够提高查询效率。在Hive中，数据可根据某些特定的字段进行分区，例如日期分区、地区分区等。通过分区可以快速查询特定数据，提高查询效率。

4. 数据分桶

数据分桶是另一种提高查询效率的方法。与分区不同的是，分桶将数据划分为多个桶，以提高查询效率。分桶可以在数据规模大的情况下帮助降低查询时间，并提供更好的性能。

5. 性能优化

性能优化是Hive操作中必不可少的一部分。一些技巧可以提高Hive的性能，例如启用压缩、使用本地文件系统、使用索引等。这些技巧需要在具体的场景下根据数据规模和查询需求灵活应用。

6. 数据存储

在Hive中，数据可以存储在多种格式中，例如文本文件、序列文件、Parquet文件等。选择合适的存储格式有助于提高查询效率和减少存储成本。例如，Parquet文件通常比文本文件更适合存储大数据量的数据。

7. 备份和恢复

备份和恢复Hive数据库是非常重要的，可以防止数据丢失和恢复数据。在备份和恢复Hive数据库时，可以使用Hadoop中的一些工具和技术，例如HDFS和Ambari等。

通过正确的表和字段管理技术，可以有效地提高Hive的性能和查询效率。本文介绍了一些更佳实践，包括命名规范、数据类型、数据分区、数据分桶、性能优化、数据存储以及备份和恢复等方面。这些技巧需要在具体的场景下根据数据规模和查询需求灵活应用，从而帮助用户更好地管理Hive数据库。

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• Hive SQL控制map数和reduce数

Hive SQL控制map数和reduce数

读取小文件较多，那么则需要在map端进行小文件合并，参数设置如下：

— 设置输入文件格式

set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

— 是否支持可切分的CombieInputFormat ，true是支持

set hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat = true;

set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize =;

set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=;

set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack=;

在设置动态分区后，产生的文件数会取决于map数和分区数的大小，假设动态分区初始有N个map数，同时生成M个分区，则中间会生成N*M个文件，通常这种情况就是让大部分数据尽量输出到一个reduce中进行处理，但是有些HiveSql不会产生reduce，也就是说文件最后没有进行合并处理，这种情况下可以用distribute by rand()的方式保证数据进行一次reduce操作，实现文件的合并。

两种处理方式参数设置如下：

a. 设置reduce个数

set mapred.reduce.tasks=50;

insert into table xxx

select  * from  xxx distribute by rand();

备注：set设置的参数是生成的文件个数，distribute by rand()保证数据随机分配到50个文件中。 

b. 设置每个reducer处理的数据

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=;

insert into table xxx

select  *  from   xxx   distribute by rand();

备注：set设置的参数是生成的文件大小，distribute by rand()保证数据的平均大小是512Mb。

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