天天看点

kudu-impala分区表(hash和range分区)

1、分区表支持hash分区和range分区,根据主键列上的分区模式将table划分为 tablets 。每个 tablet 由至少一台 tablet server提供。理想情况下,一张table分成多个tablets分布在不同的tablet servers ,以最大化并行操作。

2、Kudu目前没有在创建表之后拆分或合并 tablets 的机制。

3、创建表时,必须为表提供分区模式。

4、在设计表格时,使用主键,就可以将table分为以相同速率增长的 tablets 。

5、您可以使用 Impala 的 PARTITION BY 关键字对表进行分区,该关键字支持 RANGE 或 HASH分发。分区方案可以包含零个或多个 HASH 定义,后面是可选的 RANGE 定义。 RANGE 定义可以引用一个或多个主键列

1、PARTITION BY RANGE ( 按范围划分 )

优点:允许根据所选分区键的特定值或值的范围拆分表。这样可以平衡并行写入与扫描效率

缺点:如果您在其值单调递增的列上按范围进行分区,则最后一个tablet的增长将远大于其他的,此外,插入的所有数据将一次写入单个 tablet ,限制了数据摄取的可扩展性

例子:

CREATE TABLE customers (

state STRING,

name STRING,

purchase_count int,

PRIMARY KEY (state, name)

) PARTITION BY RANGE (state) (

PARTITION VALUE = ‘al’,

PARTITION VALUE = ‘ak’,

PARTITION VALUE = ‘ar’,

PARTITION VALUE = ‘wv’,

PARTITION VALUE = ‘wy’

) STORED AS KUDU

TBLPROPERTIES(

‘kudu.table_name’ = ‘customers ‘,’kudu.master_addresses’ = ‘hadoop5:7051’);

2、PARTITION BY HASH ( 哈希分区 )

优点:数据均匀地分布在数据桶之间

缺点:对值的查询可能要读取所有的tablet,也就是自定义的3个

例子:

CREATE TABLE cust_behavior (

id BIGINT,

sku STRING,

salary STRING,

edu_level INT,

usergender STRING,

group STRING,

city STRING,

postcode STRING,

last_purchase_price FLOAT,

last_purchase_date BIGINT,

category STRING,

rating INT,

fulfilled_date BIGINT,

PRIMARY KEY (id, sku)

)

PARTITION BY HASH PARTITIONS 3

STORED AS KUDU

TBLPROPERTIES(

‘kudu.table_name’ = ‘cust_behavior ‘,’kudu.master_addresses’ = ‘hadoop5:7051’);

3、高级分区

①、PARTITION BY HASH and RANGE

优点:既可以数据分布均匀,又可以在每个分片中保留指定的数据

例子:

CREATE TABLE cust_behavior_1 (

id BIGINT,

sku STRING,

salary STRING,

edu_level INT,

usergender STRING,

group

STRING,

city STRING,

postcode STRING,

last_purchase_price FLOAT,

last_purchase_date BIGINT,

category STRING,

rating INT,

fulfilled_date BIGINT,

PRIMARY KEY (id, sku)

)

PARTITION BY HASH (id) PARTITIONS 4,

RANGE (sku)

(

PARTITION VALUES < ‘g’,

PARTITION ‘g’ <= VALUES < ‘o’,

PARTITION ‘o’ <= VALUES < ‘u’,

PARTITION ‘u’ <= VALUES

) STORED AS KUDU

TBLPROPERTIES(

‘kudu.table_name’ = ‘cust_behavior_1 ‘,’kudu.master_addresses’ = ‘hadoop5:7051’);