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這篇文章將為大家詳細講解有關Hive中如何實現分桶表，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
通常，當很難在列上創建分區時，我們會使用分桶，比如某個經常被篩選的字段，如果將其作為分區字段，會造成大量的分區。在Hive中，會對分桶字段進行哈希，從而提供了中額外的數據結構，進行提升查詢效率。
與分區表類似，分桶表的組織方式是將HDFS上的文件分割成多個文件。分桶可以加快數據采樣，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，因為分桶可以確保某個key對應的數據在一個特定的桶內(文件)，所以巧妙地選擇分桶字段可以大幅度提升join的性能。通常情況下，分桶字段可以選擇經常用在過濾操作或者join操作的字段。
我們可以使用set.hive.enforce.bucketing = true啟用分桶設置。
當使用分桶表時，最好將bucketmapjoin標志設置為true，具體配置參數為：
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;關于“Hive中如何實現分桶表”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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