Hive中的Bucket和Partition都是用于提高表的查询效率,但两者存在以下主要区别:
数据存储方式:
- Partition:将表中不同分区字段值的数据存储在不同的目录下,不同目录对应表的不同分区。
- Bucket:将表中数据根据哈希函数分到不同的文件中,每个文件存储表的一部分数据。
表结构:
- Partition:在表创建时通过PARTITIONED BY clause指定分区字段,表会包含分区字段。
- Bucket:表结构中并不包含Bucket的概念,Bucket purely用于实现表数据的物理存储。
数据提取:
- Partition:可以通过WHERE子句中的分区字段过滤分区,提高查询效率。
- Bucket:无法在SQL中通过字段过滤Bucket,需要通过 specially crafted MapReduce jobs访问特定Bucket的数据。
数据加载:
- Partition:通常通过INSERT OVERWRITE partition(分区字段)语句加载数据到指定分区。
- Bucket:数据加载时无需指定Bucket,系统会自动根据哈希函数将数据分配到相应的Bucket中。
重新分布数据:
- Partition:可以通过ALTER TABLE table_name ADD|DROP|RENAME PARTITION语句重新调整分区。
- Bucket:重新分布数据时需要通过专门的MapReduce程序将所有数据重新Hash,比较困难。
所以,总结来说:
- Partition用于通过分区字段划分表数据的物理存储,可以在SQL查询中使用分区字段过滤数据,实现较高的查询效率。
- Bucket通过哈希算法物理上将数据分布到不同文件,难以在SQL中实现针对Bucket的过滤,但可以实现基本的负载均衡。
两者均用于提高Hive表的数据查询效率,但在实现方式和使用场景上有较大差异。根据具体需求选择 Partition, Bucket 或两者同时使用,这需要我们对两者有充分的理解,权衡各自的优缺点。