非分区表对蜂巢的优势？
[英]Advantages of non-partitioned table on hive?
问题描述
Hive上的非分区表有什么优势-与分区表相比，它们的特殊用例？
如果有人可以帮助，那就太好了。 :)
1 个解决方案
解决方案1
3 已采纳 2015-08-08 20:19:25
这么说吧：在数据库世界中，分区可用于解决各种问题。 只要您没有明显的问题，就不要理会分区（即“如果它没有损坏，请不要修复它”） 。 每当您遇到问题时，都要求数据库架构师找到解决方案-可能涉及分区，也许不涉及。
但是Hive不是典型的数据库。 分区无处不在，只是因为缺少索引这是一种粗略的解决方法...
（好吧，实际上，ORC格式有其自己的解决方法[在每个条带的每一列中存储最小值/最大值，这允许跳过无用的条带]，因此分区对该格式的要求不高）
PySpark 数据从非分区 hive 表加载到分区 hive 表的性能调整
[英]Performance tuning for PySpark data load from a non-partitioned hive table to a partitioned hive table
外部非分区 Hive 表显示 0 条记录，即使 parquet 文件有数据，当使用 spark.read.parquet 读取时，它显示正确的数据
[英]External non-partitioned Hive table shows 0 records even if parquet file has data, when read using spark.read.parquet it shows correct data
我可以将已加载数据的非分区表更改为具有动态分区吗？
[英]Can i alter non-Partitioned table with already loaded data to have dynamic partitions?
插入Hive表-非分区表到分区表-无法插入目标表，因为列号/类型
[英]Inserting into Hive table - Non Partitioned table to Partitioned table - Cannot insert into target table because column number/types
声明:本站的技术帖子网页，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要转载，请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.