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Hive创建索引

1.索引的作用 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。 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,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量。 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的。 虽然Hive并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询、更新、删除等操作。它更多的用在多任务节点的场景下,快速地全表扫描大规模数据。但是在某些场景下,建立索引还是可以提高Hive表指定列的查询速度。(虽然效果差强人意) 2.索引适用的场景 适用于不更新的静态字段。以免总是重建索引数据。每次建立、更新数据后,都要重建索引以构建索引表。 3.Hive索引的机制如下: hive在指定列上建立索引,会产生一张索引表(Hive的一张物理表),里面的字段包括,索引列的值、该值对应的HDFS文件路径、该值在文件中的偏移量; v0.8后引入bitmap索引处理器,这个处理器适用于排重后,值较少的列(例如,某字段的取值只可能是几个枚举值) 因为索引是用空间换时间,索引列的取值过多会导致建立bitmap索引表过...

​人工智能的底层构架,认识HBase数据模型

人工智能作为当前最热门的技术,其根本上离不开大数据的支持。如果把人工智能比喻成一个神经网络,那么数据则是在这个神经网络中用来传递信息的化学物质,没有信息传递的神经网络显然不名一文, 因此大数据扮演着人工智能基石的角色。 Hadoop生态系统的HDFS和MapReduce分别为大数据提供了存储和分析处理能力,但是对在线实时的数据存取则无能为力,而HBase作为Apache顶级项目,弥补了Hadoop的这一缺陷,满足了在线实时系统低延时的需求。目前HBase在各大互联网公司几乎都有应用,前景广阔。 HBase的数据模型与传统数据库相比更加灵活,使用之前无须预先定义一个所谓的表模式(Schema),同一个表中不同行数据可以包含不同的列,而且HBase对列的数量并没有限制。 当然如果一行包括太多的列,就会对性能产生负面影响。HBase很适合存储不确定列、不确定大小的半结构化数据。 逻辑模型 ​HBase是一个键值(key-value)型数据库。HBase数据行可以类比成一个多重映射(map),通过多重的键(key)一层层递进可以定位一个值(value)。因为HBase数据行列值可以是空白的(这...

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