大数据面试题：Hive分区和分桶的区别 面试题来源：《大数据面试题 V4.0》大数据面试题V3.0，523道题，679页，46w字 可回答：Hive分区和分桶的逻辑 问过的一些公司：字节，小米，阿里云社招，京东x2，猿辅导，竞技世界，美团，抖音 参考答案： 1、定义上 分区Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现。每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。所以可以这样理解，当我们在插入数据的时候指定分区，其实就是新建一个目录或者子目录，或者在原有的目录上添加数据文件。 注意：partitned by子句中定义的列是表中正式的列（分区列），但是数据文件内并不包含这些列。 分桶：分桶表是在表或者分区表的基础上，进一步对表进行组织，Hive使用 对分桶所用的值；进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。 注意： 创建分区表时：可以使用distribute by(sno) sort by(sno asc) 或是使用clustered by(字段)当排序和分桶的字段相同的时候使用cluster by， 就等同于分桶+排序(sort) 2、数据类型上 分桶随机分割数据库，分区是非随机分割数据库。因为分桶是按照列的哈希函数进行分割的，相对比较平均；而分区是按照列的值来进行分割的，容易造成数据倾斜。 分桶是对应不同的文件（细粒度），分区是对应不同的文件夹（粗粒度）。桶是更为细粒度的数据范围划分，分桶的比分区获得更高的查询处理效率，使取样更高效。 注意：普通表（外部表、内部表）、分区表这三个都是对应HDFS上的目录，桶表对应是目录里的文件。
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