这篇文章将为大家详细讲解有关Hive中如何实现分桶表，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
通常，当很难在列上创建分区时，我们会使用分桶，比如某个经常被筛选的字段，如果将其作为分区字段，会造成大量的分区。在Hive中，会对分桶字段进行哈希，从而提供了中额外的数据结构，进行提升查询效率。
与分区表类似，分桶表的组织方式是将HDFS上的文件分割成多个文件。分桶可以加快数据采样，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，因为分桶可以确保某个key对应的数据在一个特定的桶内(文件)，所以巧妙地选择分桶字段可以大幅度提升join的性能。通常情况下，分桶字段可以选择经常用在过滤操作或者join操作的字段。
我们可以使用set.hive.enforce.bucketing = true启用分桶设置。
当使用分桶表时，最好将bucketmapjoin标志设置为true，具体配置参数为：
SET hive.optimize.bucketmapjoin = true
CREATE TABLE table_name
PARTITIONED BY (partition1 data_type, partition2 data_type,….) CLUSTERED BY (column_name1, column_name2, …)
SORTED BY (column_name [ASC|DESC], …)]
INTO num_buckets BUCKETS;关于“Hive中如何实现分桶表”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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