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MapReduce如何仅更新表分区信息,且只支持OBS表?

MapReduce只支持更新表分区信息,且仅限于OBS(对象存储服务)表。

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如何仅更新表分区信息,且只支持OBS表?  第1张

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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