Goal
顶级问题如下：
有许多以下格式的表：
create table T(a, b, c, ....., x) partitioned by (ds);
并且以下查询需要有效地执行：
select ... from T where x = 10;
“ x”的基数在 T 的每个分区中为 1000.此外，“ x”的值存在偏差。通常，大约 x 的'x'值具有很大的偏斜，而剩余的'x'值具有小的基数。另外，请注意，此 Map(具有高基数的“ x”值)可以每天更改。
上述要求可以通过以下方式解决：
Basic Partitioning
为值“ x”创建一个分区。
-
create table T(a,b,c, .......) partitioned by (ds, x); -
Advantages
-
现有的 Hive 就足够了。
-
Disadvantages
-
HDFS 可伸缩性：HDFS 中的文件数量增加。
-
HDFS 可伸缩性：HDFS 中的中间文件数量增加。例如，如果有 1000 个 Map 器和 1000 个分区，并且每个 Map 器每个键至少获得 1 行，我们最终将创建 100 万个中间文件。
-
Metastore 的可伸缩性：Metastore 会随着分区的数量而扩展。
-
List Bucketing
这里的基本思想如下：识别倾斜度高的键。每个偏斜的密钥都有一个目录，其余的密钥进入一个单独的目录。此 Map 在表或分区级别的元存储中维护，并且由 Hive 编译器用来进行 Importing 修剪。倾斜键的列表存储在表级别。 (请注意，此列表最初可以由 Client 端定期提供，最终可以在加载新分区时进行更新.)
例如，该表维护着'x'的倾斜键的列表：6、20、30、40.加载新分区时，它将创建 5 个目录(倾斜键的 4 个目录，其余所有默认目录 1 个)键)。已加载的表/分区将具有以下 Map：6,20,30,40，others。这类似于当前的哈希存储桶，其中存储桶号确定文件号。由于倾斜键不需要连续，因此倾斜键的整个列表需要存储在每个表/分区中。
当查询表格
select ... from T where ds = '2012-04-15' and x = 30;
发出后，Hive 编译器仅将与 x = 30 对应的目录用于 map-reduce 作业。
查询表格
select ... from T where ds = '2012-04-15' and x = 50;
Hive 编译器仅将与 x = others 对应的文件用于 map-reduce 作业。
在以下假设下，此方法是好的：
-
每个分区的倾斜键占总数据的很大百分比。在上面的示例中，如果倾斜键(6、20、30 和 40)仅占据数据的一小部分(例如 20％)，则 x = 50 形式的查询仍将需要扫描其余数据(~ 80％)。
-
每个分区的偏斜键数量非常少。此列表存储在 metastore 中，因此在 metastore 中每个分区存储 100 万个偏斜键没有意义。
当有多个集群密钥时，可以将此方法扩展到方案。假设我们要优化表单查询
-
select ... from T where x = 10 and y = 'b'; -
扩展上述方法。对于(x，y)的每个偏斜值，存储文件偏移量。因此，元存储库将具有以下 Map：(10，'a')-> 1，(10，'b')-> 2，(20，'c')-> 3，(others)-> 4.
可以轻松优化所有指定了聚类键的查询。但是，使用某些指定的群集键的查询：
-
-
select ... from T where x = 10; -
select ... from T where y = 'b';
-
只能用于修剪很少的目录。是否指定聚类键的前缀并不重要。例如对于 x = 10，Hive 编译器可以修剪对应于(20，'c')的文件。对于 y ='b'，可以删除与(10，'a')和(20，'c')相对应的文件。如果未指定完整密钥，则对其他人的哈希处理并没有 true 的帮助。
在以下情况下，此方法无法扩展：
-
倾斜键的数量非常大。这为 metastore 可伸缩性带来了问题。
-
在大多数情况下，集群键的数量不止一个，并且在查询中，未指定所有集群键。
歪斜表与列表存储区表
-
歪斜表是具有歪斜信息的表。
-
- List Bucketing Table *是倾斜的表格。此外，它还告诉 Hive 在偏斜表上使用列表存储桶功能：为偏斜值创建子目录。
可以将普通的倾斜表用于倾斜联接等。(请参见偏斜连接优化设计文档。)如果不使用列表存储功能，则无需将其定义为列表存储表。
清单桶验证
主要由于其子目录的性质，列表存储不能与某些功能共存。
DDL
如果列表存储表与以下文件共存，则将引发编译错误
-
常规存储区(由，tablesample 等组成)
-
external table
-
"
load data ..." -
CTAS(选择时创建表)查询
DML
如果列表存储表与以下文件共存，则将引发编译错误
-
"
insert into" -
常规存储区(由，tablesample 等组成)
-
external table
-
非 RCfile 由于合并
-
non-partitioned table
分区值不应与默认列表存储目录名称相同。
Alter Table 串联
如果列表存储表与以下文件共存，则将引发编译错误
-
non-RCfile
-
变更表的外部表
Hive Enhancements
Hive 需要扩展以支持以下内容：
Create Table
CREATE TABLE <T> (SCHEMA) SKEWED BY (keys) ON ('c1', 'c2') [STORED AS DIRECTORIES];
该表将是一个倾斜的表。将为所有分区创建倾斜的信息。
For example:
-
create table T (c1 string, c2 string) skewed by (c1) on ('x1') stored as directories; -
create table T (c1 string, c2 string, c3 string) skewed by (c1, c2) on (('x1', 'x2'), ('y1', 'y2')) stored as directories;
“按目录存储”是一个可选参数。它告诉 Hive，它不仅是歪斜的表，而且列表存储功能也应适用：为歪斜的值创建子目录。
Alter Table
倾斜的修改表
ALTER TABLE <T> (SCHEMA) SKEWED BY (keys) ON ('c1', 'c2') [STORED AS DIRECTORIES];
仅在表级别而非分区级别支持以上功能。
It will
-
将表从非倾斜表转换为倾斜表，否则
-
更改偏斜表的偏斜列名和/或偏斜值。
会影响
-
在 alter 语句之后创建的分区
-
但不在 alter 语句之前创建的分区。
Alter Table 不倾斜
ALTER TABLE <T> (SCHEMA) NOT SKEWED;
以上将
-
关闭表格中的“倾斜”功能
-
使表格不倾斜
-
请关闭“列表存储区”功能，因为列表存储区表也是倾斜的表。
会影响
-
在 alter 语句之后创建的分区
-
但不在 alter 语句之前创建的分区。
更改表未存储为目录
ALTER TABLE <T> (SCHEMA) NOT STORED AS DIRECTORIES;
以上将
-
关闭“列表存储”
-
不要从表中关闭“倾斜”功能，因为“倾斜”表可以是没有列表存储的普通“倾斜”表。
更改表设置的偏斜位置
ALTER TABLE <T> (SCHEMA) SET SKEWED LOCATION (key1="loc1", key2="loc2");
上面将更改列表存储区位置图。
Design
加载此类表时，最好为每个倾斜的键创建一个子目录。可以使用类似于动态分区的基础结构。
Alter table <T> partition <P> concatenate;需要更改以合并每个目录中的文件。
Implementation
Version information
列表存储区已在 Hive 0.10.0 和 0.11.0 中添加。
HIVE-3026是列表存储功能的 JIRA 根票证。它具有指向其他 JIRA 票证的链接，这些票证在 Hive 中实现列表存储，包括：
-
HIVE-3554：配置单元列表存储区-查询逻辑(0.10.0 版)
-
HIVE-3649：配置单元列表存储区-增强 DDL 以指定列表存储区表(版本 0.10.0)
-
HIVE-3072：配置单元列表存储区-DDL 支持(0.10.0 版)
-
HIVE-3073：配置单元列表存储区-DML 支持(0.11.0 版)
有关更多信息，请参见DDL 文档中的歪斜表。