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Hadoop Hive概念学习系列之hive里的桶(十一)

Hive还可以把表或分区,组织成桶。将表或分区组织成桶有以下几个目的: 第一个目的是为看取样更高效,因为在处理大规模的数据集时,在开发、测试阶段将所有的数据全部处理一遍可能不太现实,这时取样就必不可少。 第二个目的是为了获得更好的查询处理效率。 桶为了表提供了额外的结构,Hive在处理某些查询时利用这个结构,能给有效地提高查询效率。 桶是通过对指定列进行哈希计算来实现的,通过哈希值将一个列名下的数据切分为一组桶,并使每个桶对应于该列名下的一个存储文件。   在建立桶之前,需要设置hive.enforce.bucketing属性为true,使得hive能识别桶。 以下为创建带有桶的表的语句: CREATE TABLE bucketed_user( id INT, name String ) CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS; 向桶中插入数据,这里按照用户id分成了4个桶,在插入数据时对应4个reduce操作,输出4个文件。 分区中的数据可以被进一步拆分成桶,bucket,不同于分区对列直接进行拆分,桶往往使用列的哈希值进行数据采样...

Flume自定义拦截器(Interceptors)或自带拦截器时的一些经验技巧总结(图文详解)

一、自定义拦截器类型必须是:类全名$内部类名,其实就是内部类名称 如:zhouls.bigdata.MySearchAndReplaceInterceptor$Builder 二、为什么这样写 至于为什么这样写:是因为Interceptor接口还有一个 公共的内部接口(Builder) ,所以自定义拦截器 要是实现 Builder接口, 也就是实现一个内部类(该内部类的主要作用是:获取flume-conf.properties 自定义的 参数,并将参数传递给 自定义拦截器) 三、 本人知识有限,可能描述的不太清楚,可自行了解 java接口与内部类 由于有时候内置的拦截器不够用,所以需要针对特殊的业务需求自定义拦截器。 官方文档中没有发现自定义interceptor的步骤,但是可以根据flume源码参考内置的拦截器的代码 flume-1.7/flume-ng-core/src/main/java/org/apache/flume/interceptor/***Iterceptor.java 无论,是flume的自带拦截器,还是,flume的自定义拦截器,我这篇博文呢,是想给大家...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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