Hive扩展数据库：无需分区化 (hive 不分区扩展数据库)
在大数据处理中，Hive是一款开源的数据仓库工具，它能够将海量数据进行分析和存储。Hive基于Hadoop的分布式文件系统HDFS，使用类SQL语言，支持以MapReduce作为底层计算引擎。
然而，对于需要快速查询的海量数据，Hive常常遇到扩展性和效率的问题。Hive基于Hadoop的架构模式需要将数据进行分区化处理才能进行查询，这导致了Hive在查询大数据时的过多的I/O操作，进而影响了Hive的查询效率。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的方法，即Hive扩展数据库。这种方法能够让Hive不需要进行分区化处理就能直接查询大数据并提高查询效率。
一、Hive扩展数据库的原理
Hive扩展数据库的原理是通过一种新型的文件存储格式ORC（Optimized Row Columnar）来存储数据。ORC文件格式是专门针对Hadoop生态系统开发的一种列式存储格式，它可以大幅度减少I/O操作次数，提高查询效率。与传统的存储格式相比，使用ORC格式存储时，Hive可以将单次查询的I/O次数降低到1/10以下。
在使用ORC格式进行数据存储之后，Hive可以不进行数据分区化处理，直接进行查询，并且查询效率很高。这种方法可以让Hive处理海量数据时避免进行大量的I/O操作，从而大幅度提升查询效率。
二、Hive扩展数据库的优势
1、提高查询速度
使用Hive扩展数据库可以大幅度提高查询效率。在Hive进行查询时，I/O操作是一个非常重要的环节，如果数据分区非常多，需要读取的数据也就随之变多，这导致Hive进行查询的效率非常低下。而使用ORC格式存储数据不需要进行数据分区化处理，可以让Hive直接进行查询，从而大大提高查询效率。
2、降低成本
使用Hive扩展数据库可以降低成本。传统的存储方式需要进行数据分区化处理，这通常需要大量的人力和时间投入。而使用ORC格式存储数据可以避免这些成本，同时还可以更好地满足海量数据的存储和查询需求。
3、提高数据质量
使用Hive扩展数据库可以提高数据质量。由于不需要进行数据分区化处理，因此数据间的关联和分布可以更好地保留和忠实反映。这样能够避免分区化处理时可能出现的数据漏洞和误差，从而提高数据质量。
三、Hive扩展数据库的应用场景
1、海量数据存储和查询场景
Hive扩展数据库适用于海量数据存储和查询场景，例如电商、金融、医疗、物流等行业，对于需要进行海量数据查询和高效存储的场景非常适用。
2、机器学习和数据挖掘场景
Hive扩展数据库同样适用于机器学习和数据挖掘场景，特别是在需要处理大规模数据集以进行机器学习训练时，使用Hive扩展数据库可以极大地提高数据处理效率。
3、存储系统升级场景
如果现有的存储系统无法承受更高的数据量和复杂查询时，可以使用Hive扩展数据库来升级存储和查询能力。
四、结论
Hive扩展数据库是一种新型的数据存储和查询技术，它使用ORC格式存储数据来避免数据分区化处理，从而提高查询效率。使用Hive扩展数据库可以大幅提高查询速度，降低成本，并提高数据质量。Hive扩展数据库适用于海量数据存储和高效查询、机器学习和数据挖掘等场景。如果现有存储系统无法承受更高的数据量和查询要求，可以考虑使用Hive扩展数据库进行升级。
相关问题拓展阅读：
hive 分区表
hive 分区表：
分区字段的物理表现：
hive分区表 ，其真实的表现其实就是在 存储hive表的文件夹的下面，创建新的文件夹，
文件夹的名字是 分区字段=字段取值 这种格式的。
分区的优点：
当分区表的数据很大的时候，可以指定查询表格之逗胡宽中的部分数据。
设置表格分区字段需要的注意点：
1：分区字段的取值不要很多，因为这样会造成表的文件夹的下面会出现很多的小的文件夹
2: 一般可以将sql之中 where 之中出现的字段作为 分区的字段。（可以当作分区字段选取的一个参考）
查看表格是否是分区表：
desc formatted table_name
分区表的话 ，会有Partition Information
向分区表插入数据：
情况分为：
1：向表格之中插入数据，明确指定插入的分区的名字
2：向表格之中插入数据，不明确指定插入的数据的名字，而是根据插入的数据的某个字段的取值来自动决定数据
入到哪一个分区之中。被称为动态分区。
如何开启hive 动态分区的功能？
set hive.exec.dynamici.partition=true;
hive 动态分区：有两种模式：
严格模式 和非严格模式
严格模式：
动态分区的时候，必须有一个分区是静态的。
非严格模式，对分区是否是静态的不在意。
如何设置 动态分区的模式？
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict
默认的模式是strict 严格模式。
插入数据时 明确指定需要插入的分区的值：
sql demo ：
1:load data inpath ‘path’ into table partition(partition_fields partiton_type)
2:insert into table table_a partition(partition_fields partition_type)
select * from table_b ;
使用insert 的时候 ，需要注意前后表的表的字做搏段数目是匹配的，
如果表的前后字段是不匹配的话，那么就是会报错。
向分区表之中插入数据的时候，根据数据的某个字段的值，来创建分区，
以及决定数据入到哪一个分区之中。
sql demo:
对一个分区 进行动态分区：
首先要设置两个参数：
set hive.exec.dynamici.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict
然后就是可以使用动态分区了。
分区值的推断，是根据后面查询的最后字段来决定的，只有一个分区，
那么就是查询的最后一个字段，如果是两个，那么就是从后往前的字段进行匹配。
insert into table pp partition(`date`) select name,age,`date` from par;
这里的sql demo
是将par 的`date` 字段 作为pp表之中 `date`分区的取值。
部分动态分区：
就是多个分区，但是前面的分区的取值是取静态的，然后后面的分区的取值是未定的。
类似于 partition(country=’china’,city)
这里需要注意的是顺序，静态分区在前面，动态分区在后面。
然后就是多个分区，完全的动态分区：
完全动态分区的时候，就是使用后面select 查询的表进行分区数据的匹配。
、
动态分区在实际使用的时候会遇到的问题：
动态分区的一个使用场景：
首先加载数据到一个表格a之中，然后将这个表格之中再次转化到另外一个
表格b之中,表a转化到表b的时候，使用动态分区。
因为直接使用load 加山亮载数据的时候，对于分区表而言，加载数据只能指定固定的分区名，
无法使用动态分区来加载数据。
相应的问题就是：
如果a表本身含有很多的文件，那么使用动态分区的时候，
那么在b表的时候，就是会产生很多的小文件。
原因如下：
如果 a表之中数据文件是200个，
那么动态分区的时候，可能会产生200个map,
然后一个map包含的数据之中，可能有多个分区的取值，
所以一个map 会产生多个文件。
所以后果就是，在新的b表之中的每个分区下面，会产生很多的小文件。
总结来说：不好的影响就是可能会产生很多的小文件。
解决的方式：
因为动态分区转化成为的mapredue job 是没有reduce,所以数目不好控制，
所以可以采用的方式，就是手动增加reduce的数目，
可以使用distributed by 来增加 reduce的数目。
insert into table table_a partition(‘partition_name’)
select * from table_b
dirtribute by partitoin_name
但是这样的方式，就是可能导致 reduce之间包含的数据量的不均匀。
所以解决的方法就是：
distribute by rand()
使用hash 随机分区，这样的方式，来讲数据均匀分配到reduce之中。
然后每个reduce 会产生 分区取值数目的文件，
例子： reduce数目为 200 分区的取值数位24
那么最后产生的文件的数目就是 200* 24个文件。
其实可以通过exlpain 来解析sql的执行计划，这样的话，
可以看出是否具有reduce操作。
查询表的分区信息：
show partitions table_name
向分区表之中增加分区：
alter table table_name add partition(pfield=pvalue,…)
如果表格之中有多个分区的话，那么增加分区的时候，也是多个分区
一同增加的。
删除分区：
alter table table_name drop partition(pfield=pval)
分区信息修改：
分区信息的修改分为 分区名的修改 和 分区数据的修改 两种
分区名的修改
alter table table_name partition(pfield=pvalue) rename to partition(pfield=pvalue)
分区数据的修改：
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