kudu hash range分区策略

1、分区表支持hash分区和range分区，根据主键列上的分区模式将table划分为 tablets 。每个 tablet 由至少一台 tablet server提供。理想情况下，一张table分成多个tablets分布在不同的tablet servers ，以最大化并行操作。
2、Kudu目前没有在创建表之后拆分或合并 tablets 的机制。
3、创建表时，必须为表提供分区模式。
4、在设计表格时，使用主键，就可以将table分为以相同速率增长的 tablets 。
5、您可以使用 Impala 的 PARTITION BY 关键字对表进行分区，该关键字支持 RANGE 或 HASH分发。分区方案可以包含零个或多个 HASH 定义，后面是可选的 RANGE 定义。 RANGE 定义可以引用一个或多个主键列
1、PARTITION BY RANGE ( 按范围划分 )
优点：允许根据所选分区键的特定值或值的范围拆分表。这样可以平衡并行写入与扫描效率
缺点：如果您在其值单调递增的列上按范围进行分区，则最后一个tablet的增长将远大于其他的，此外，插入的所有数据将一次写入单个 tablet ，限制了数据摄取的可扩展性
例子：
CREATE TABLE customers (
state STRING,
name STRING,
purchase_count int,
PRIMARY KEY (state, name)
) PARTITION BY RANGE (state) (
PARTITION VALUE = ‘al’,
PARTITION VALUE = ‘ak’,
PARTITION VALUE = ‘ar’,
PARTITION VALUE = ‘wv’,
PARTITION VALUE = ‘wy’
) STORED AS KUDU
TBLPROPERTIES(
‘kudu.table_name’ = ‘customers ‘,’kudu.master_addresses’ = ‘hadoop5:7051’);
2、PARTITION BY HASH ( 哈希分区 )
优点：数据均匀地分布在数据桶之间
缺点：对值的查询可能要读取所有的tablet，也就是自定义的3个
例子：
CREATE TABLE cust_behavior (
id BIGINT,
sku STRING,
salary STRING,
edu_level INT,
usergender STRING,
group STRING,
city STRING,
postcode STRING,
last_purchase_price FLOAT,
last_purchase_date BIGINT,
category STRING,
rating INT,
fulfilled_date BIGINT,
PRIMARY KEY (id, sku)
)
PARTITION BY HASH PARTITIONS 3
STORED AS KUDU
TBLPROPERTIES(
‘kudu.table_name’ = ‘cust_behavior ‘,’kudu.master_addresses’ = ‘hadoop5:7051’);
3、高级分区
①、PARTITION BY HASH and RANGE
优点：既可以数据分布均匀，又可以在每个分片中保留指定的数据
例子：
CREATE TABLE cust_behavior_1 (
id BIGINT,
sku STRING,
salary STRING,
edu_level INT,
usergender STRING,
group STRING,
city STRING,
postcode STRING,
last_purchase_price FLOAT,
last_purchase_date BIGINT,
category STRING,
rating INT,
fulfilled_date BIGINT,
PRIMARY KEY (id, sku)
)
PARTITION BY HASH (id) PARTITIONS 4,
RANGE (sku)
(
PARTITION VALUES < ‘g’,
PARTITION ‘g’ <= VALUES < ‘o’,
PARTITION ‘o’ <= VALUES < ‘u’,
PARTITION ‘u’ <= VALUES
) STORED AS KUDU
TBLPROPERTIES(
‘kudu.table_name’ = ‘cust_behavior_1 ‘,’kudu.master_addresses’ = ‘hadoop5:7051’);