本文主要包含hive schema,schema,schema是什么意思,information schema,xml schema等服务器相关知识,网友希望可以进行参考
hive schema详解，hiveschema
schema设计 hive pattern && hiveanti-pattern1.Table by day 按照天分割数据，在relation中，这个参数不推荐，在hive中使用
create table supply(id int,partstring,quantity int) partitioned by (int day)
alter table supply add partition(day=20120102)
partition的负面影响:
1.namenode limition
但是partition产生的子目录，子文件都会保存在hdfs中，namenode会存在内存中，所以这得负面效果是namenode的filesystem的容量上限(hadoop has this upper limit on the total number of file,mapr andamazon s3 don't have this limitation)
2.一个job分解成几个task，每个task是一个jvm实例，每一个file对应一个独立的task，每个task是jvm中独立的一个实例（进程），过多的实例会给jvm压力（start up and tear down），这使得计算速度降低
因此不能有太多partition，每个文件要尽可能的大
一个好的table by day的设计，是设计出相似大小的数据在不同的时间间断，时间间断可以适当增大。同时保证每个file大于filesystem block size。目的是让partition足够的大。另一种方法，是用多维度的partition分解数据。
2.unique keys and normalization 主键，格式化数据
关系数据库最爱用地策略，但是在hive中没有这种概念。因为hive可以存储denormalized data非格式化的数据，如array,map,struct。这样可以避免one-to-many的关联关系，加快了io速度。但是也pay the penalty of denormalization，比如数据复制，数据不一致的概率
3.making multiple passes over the same data 同数据源的操作优化
insert overwrite table sales
select * from history whereaction='purchased';
insert overwrite table credits
select * from history where action='returned';
from history
insert overwrite sales select *where action='purchased'
insert overwrite credits select *where action = 'returned'
4.the case for partitioning every table
为了避免job fail而使得数据被删除，在insert数据的时候可以使用table pardae table1partition(day=20120102).但是需要删除这个中间换转者partition
5.bucketing table data storage
当table没有明显的partition特征时，或是减轻filesystem的负担,可以使用bucketing,他的优点是不会随着增加数据使得文件个数变动，而且对于取样sample是很容易的，对于一些joins操作也比较便利。
create table weblog(user_idint,url string,source_ip string) partition by (dt string) clustered by(user_id) into 96 buckets;
为了生成正确个数的reducer对应hash出得bucket
在查询的时候设置 sethive.enforce.bucketing=true;
from raw_logs或是设置reduce数直接等于bucket数set mapred.reduce.tasks=96
insert overwrite table weblogpartition(dt='2009-02-25') select user_id,url,source_ip where dt='2009-02-25'
6.adding colums to a table
hive是没有格式化的数据仓库，随着数据需求可以增加一列，数据少于期待列数，则填补null，数据多于，则舍弃。
create table weblogs(versionlong,url string) partitioned by (hit_data int) row format delimited fieldsterminated by '\t'
加载数据，可以用int补上缺少的数据
load data local inpath 'log1.txt'int weblogs partition(20110101)
7.(almost)always use compression