假设我有一个分区表，其中有多列作为分区键。
partitioned by (department string,year int, month int,day int)那么这个具体的顺序真的重要吗？所有在线资源都提到了只扫描特定子目录进行搜索的优势。但最终一切都是大数据中的一个文件，目录似乎更像是逻辑分组。当在分区列上指定一个过滤器时，配置单元只需要知道涉及哪些文件以及它们位于何处，不确定目录如何有用--这不像目录加载在内存中--文件加载在内存中--目录路径更像是给定文件的标签。如果是这样的话，不管我们为分区指定哪种顺序，这都不重要。这在hdinsight中尤其明显，在hdinsight中，底层文件系统（blobs）没有目录的概念。
1条答案
按热度按时间kxkpmulp1#
尽管您认为目录是逻辑结构是正确的，但是如果您考虑到为了执行一个平均查询，hiveserver2必须获取和筛选的元数据量，那么顺序确实很重要。如果查询包含
...WHERE department='IT'...，并且分区的布局如您所示，假设总共有100个部门，分区修剪机制将能够立即从树中删除99个子目录。但是如果分区列的顺序颠倒，那么同样的查询将需要从hivemetastore检索（30天x 12个月x n年）分区的元数据，以确定分区是否正确/department=IT实际上存在于所有的人身上。因此，可以通过分析主要的查询模式来决定分区的顺序。另一个需要考虑的常见因素是与devops/维护相关的，特别是当数据以增量方式加载到表中时。如果需要从失败的加载中退避/恢复，是否需要删除分区(
day=08)在每个部门子树中，或者可以通过删除分区一次清除所有部门数据(day=08)?