如何做花店网站内容营销策略

目录

Hive的物种表结构特性

 一、内部表

建表

使用场景

 二、外部表

建表:关键词【EXTERNAL】

场景：

外部表与内部表可互相转换

 三、临时表

建表

 临时表横向对比​编辑

四、分区表

建表：关键字【PARTITIONED BY】

场景：

五、分桶表

背景

建表

 分区表和分桶表结合使用

Hive的物种表结构特性

1. 内部表：当删除内部表时，HDFS上的数据以及元数据都会被删除；
2. 外部表：当删除外部表时，HDFS上的数据不会被删除，但是元数据会被删除；
3. 临时表：在当前会话期间存在，会话结束时自动消失；
4. 分区表：将一批数据按照一定的字段或者关键字为多个目录进行存储；
5. 分桶表：将一批数据按照指定好的字段和桶的数量，对指定字段的数据取模运算，分成不同的桶进行存储，方便随机取样以及join等操作。

 一、内部表

建表

--方式一：正式建表
CREATE TABLE `hdw_dim.dim_city_info_df`(city_id            STRING COMMENT  '城市id' ,city_name          STRING COMMENT  '城市名称' ,provice_id         STRING COMMENT  '省份id' ,provice_name       STRING COMMENT  '省份名称'
)
COMMENT '城市信息维表'
PARTITIONED BY ( `pdate`      STRING COMMENT  '天分区'
)
STORED AS orc
TBLPROPERTIES ('creator'='210XXXXX', 'orc.compress'='SNAPPY','ttl' = '30'
);
--方式二：仿照现有的表建表
create table hdw_dim.dim_city_info_tmp like hdw_dim.dim_city_info_df;
--方式三：根据查询结果自动创建表并且插入数据
create table dw_dim.dim_city_info_tmp1 as dw_dim.dim_city_info_tmp

使用场景

1. ETL数据清理时用内部表做中间表，清理时HDFS上的文件同步删除；
2. 在误删的情况下，数据易回溯，用内部表；
3. 统计分析时，不涉及数据共享数据的情况；
4. 需要对元数据和表数据进行管理时。

 二、外部表

建表:关键词【EXTERNAL】

CREATE EXTERNAL TABLE `hdw_dim.dim_city_info_df`(city_id            STRING COMMENT  '城市id' ,city_name          STRING COMMENT  '城市名称' ,provice_id         STRING COMMENT  '省份id' ,provice_name       STRING COMMENT  '省份名称'
)
COMMENT '城市信息维表'
PARTITIONED BY ( `pdate`      STRING COMMENT  '天分区'
)
STORED AS orc
TBLPROPERTIES ('creator'='210XXXXX', 'orc.compress'='SNAPPY','ttl' = '30'
);

场景：

• 建议在ods层使用外部表

1. 外部表不会加载数据到Hive的默认仓库，减少数据的传输，同时还能和其他外部表共享数据；
2. 使用外部表，Hive不会修改源数据，不用担心数据损坏或者丢失；
3. Hive在删除外部表时，删除的只是表结构，而不会删除数据；

• 在对于恢复巫山数据有困难的情况，比如：实时采集的数据；

外部表与内部表可互相转换

--查看表类型
desc formatted address--将内部表修改为外部表
alter table address set tblproperties('EXTERNAL' = 'TRUE');--将外部表修改为内部表
alter table address set tblproperties('EXTERNAL' = 'FALSE');

 三、临时表

建表

--方式一：TEMPORARY
create temporary table `hdw_dim.dim_city_info`(city_id            STRING COMMENT  '城市id' ,city_name          STRING COMMENT  '城市名称' ,provice_id         STRING COMMENT  '省份id' ,provice_name       STRING COMMENT  '省份名称'
)
COMMENT '城市信息维表'
--方式二：with as
with t1 as 
(select *from hdw_dim.dim_city_infowhere provice_name = '山东省'
) ,
t2 as 
(select *from hdw_dim.dim_city_infowhere provice_name = '北京市'
)
--方式三：真实建表，用完手动删除
create table hdw_tmp.tmp_city_info as 
select * 
from hdw_dim.dim_city_info;
drop table if exists hdw_tmp.tmp_city_info

 临时表横向对比

四、分区表

分区是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子句中包含分区条件，则直接从该分区查找，而不是扫描整个目录，合理的分区可以极大的提高查询速度和性能。

建表：关键字【PARTITIONED BY】

CREATE EXTERNAL TABLE emp_partition
(    
empno INT,    
ename STRING,    
job STRING,    
mgr INT,    
hiredate TIMESTAMP,    
sal DECIMAL(7,2),    
comm DECIMAL(7,2)    
)    
PARTITIONED BY (deptno INT)   -- 按照部门编号进行分区    
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"    
LOCATION '/hive/emp_partition';

场景：

在数据仓库管理大规模数据集的时候都需要进行分区，比如将日志文件按天进行分区，从而保证数据细粒度的划分，使得查询性能得到提升。

查看分区目录

hadoop fs -ls  hdfs://hadoop001:8020/hive/emp_partition/

五、分桶表

背景

分区提供了一个隔离数据和优化查询的可行性方案，但是并非所有的数据集都可以形成合理的分区，分区的数量也不是越多越好，过多的分区条件可能导致很多分区上没有数据。同时hive会限制动态分区可以创建最大的分区数，用来避免过多的文件对文件系统产生负担。

        鉴于以上原因，Hive还提供了一种更细粒度的数据拆分方案：分桶表（bucket Table）。分桶表会将指定的列的值进行哈希散列，并对bucket（桶数量）取余，然后存储到对应的bucket中。

建表

CREATE EXTERNAL TABLE emp_bucket
(    
empno INT,    
ename STRING,    
job STRING,    
mgr INT,    
hiredate TIMESTAMP,    
sal DECIMAL(7,2),    
comm DECIMAL(7,2),    
deptno INT
)    
CLUSTERED BY(empno) 
SORTED BY(empno ASC) INTO 4 BUCKETS  --按照员工编号散列到四个 bucket 中   
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"    
LOCATION '/hive/emp_bucket';

 分区表和分桶表结合使用

分区表和分桶表的本质都是将数据按照不同粒度进行拆分，从而使得在查询的时候不必扫描全表，只需要扫描对应的分区或分桶，从而提升查询的效率。两者可以结合使用，从而保证数据在不同粒度上都能得到合理的拆分，官方示例如下：

CREATE TABLE page_view_bucketed
(    
viewTime INT,     
userid BIGINT,    
page_url STRING,     
referrer_url STRING,    
ip STRING 
) 
PARTITIONED BY(dt STRING) 
CLUSTERED BY(userid) 
SORTED BY(viewTime) INTO 32 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED   
FIELDS TERMINATED BY '\001'   
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'   
MAP KEYS TERMINATED BY '\003' 
STORED AS SEQUENCEFILE;