MapReduce如何仅更新表分区信息,且只支持OBS表?
- 行业动态
- 2024-10-09
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MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集,在实际应用中,MapReduce的输出数据通常会加载在不同子目录下,例如按照日期、地区等进行分区,然后统一到外部表,本文将详细介绍MapReduce如何更新表分区信息,特别是对于OBS表的支持。
MapReduce更新表分区信息(只支持OBS表)
分区机制概述
在MapReduce中,数据被划分为多个分区(Partition),每个分区包含一定量的数据,分区是数据处理的基本单位,每个分区独立处理,最终结果汇总输出,合理地设置分区可以提高作业的执行效率和数据的处理能力。
分区类型
1、哈希分区(Hash Partitioning):使用哈希函数将Map阶段输出的键映射到一组可能的哈希值中的一个,然后将这些哈希值通过取模运算映射到一组预定义的分区编号中,这种方法分布均匀性较好,有利于负载均衡。
2、范围分区(Range Partitioning):根据键的范围将键值对分配到不同的分区中,这种方式可以根据键的特性进行灵活的分区策略设计,适用于一些特定的业务场景。
3、默认分区(Default Partitioning):如果用户没有显式地指定分区函数,则MapReduce框架会使用默认的分区策略,这通常将键的哈希值与分区数目取模,以将键值对均匀地分配到各个分区中。
4、自定义分区(Custom Partitioning):允许用户根据具体业务需求自定义分区函数,以实现特定的分区策略,需要用户编写和维护自定义的分区函数。
OBS表的分区更新
假设我们有一个Hive表tmp_fjs_dpi
,该表存储了不同类型的DPI数据,包括adsl、3g和4g,我们需要更新这个表的分区信息,以下是具体的步骤:
1、创建外部表:
CREATE EXTERNAL TABLEtmp_fjs_dpi
(account
string,date
string,city
string,domain
string,para
string,value
string) PARTITIONED BY (dpitype
string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' LOCATION 'hdfs://nameserviceha/tmp/fjs/dpi';
2、查看现有分区:
SHOW PARTITIONS tmp_fjs_dpi;
3、增加新分区:
ALTER TABLE tmp_fjs_dpi ADD PARTITION (dpitype ='adsl') LOCATION 'hdfs://nameserviceha/tmp/fjs/dpi/adsl'; ALTER TABLE tmp_fjs_dpi ADD PARTITION (dpitype ='3g') LOCATION 'hdfs://nameserviceha/tmp/fjs/dpi/3g'; ALTER TABLE tmp_fjs_dpi ADD PARTITION (dpitype ='4g') LOCATION 'hdfs://nameserviceha/tmp/fjs/dpi/4g';
4、删除分区:
ALTER TABLE tmp_fjs_dpi DROP PARTITION (dpitype ='4g');
5、查询分区数据:
SELECT count(*) FROM tmp_fjs_dpi WHERE dpitype='adsl';
相关问答FAQs
Q1: MapReduce中的分区机制有哪些优点?
A1: MapReduce中的分区机制具有以下优点:
1、提高并行度:通过将数据划分为多个分区,可以并行处理每个分区的数据,从而提高作业的执行效率。
2、优化负载均衡:合理的分区策略可以确保每个Reduce Task处理的数据量大致相等,避免部分任务过载而其他任务空闲。
3、增强排序效率:通过自定义分区方式,可以根据数据的特性进行排序,提高排序的效率。
Q2: 为什么需要自定义分区?
A2: 自定义分区的需求主要源于以下几个方面:
1、特定业务需求:某些业务场景需要根据特定的规则将数据分配到不同的分区中,以便后续的处理和分析,按时间戳范围分区来统计用户点击日志。
2、优化性能:通过自定义分区,可以根据数据的特点选择合适的分区算法,如哈希分区或范围分区,从而优化MapReduce作业的性能。
3、灵活的数据管理:自定义分区使得数据管理更加灵活,可以根据实际需求调整分区策略,以满足不同的数据处理需求。
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