SerDe * 按行存储 * 按列存储 file_format: : | SEQUENCEFILE 序列化(行存储) | TEXTFILE 文本格式(行存储)- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE 列式存储文件(列存储)- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC 常用 优化列式存储文件(列存储)- (Note: Available in

常用格式 textfile 需要定义分隔符,占用空间大,读写效率最低,非常容易发生冲突(分隔符)的一种格式,基本上只有需要导入数据的时候才会使用,比如导入csv文件: ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE json hive3.0后官方支持json格式,之前需要使用第三方,导入jar,http://www.congiu.net/hive-json

#获取表的最大分区 import boto3 from datetime import datetime,timedelta def get_max_partition(db_name,table_name,partition_format='%Y-%m-%d'): client=boto3.client('glue') yesterday=datetime.utcnow() max_partition=yesterday.strftime(partition_format) response

Hive表压缩功能 除了直接配置MapReduce压缩功能外,Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性. 但支持的压缩格式有限,ORC表支持None.Zlib.Snappy压缩,默认为ZLIB压缩.但这3种压缩格式不支持切分,所以适合单个文件不是特别大的场景.使用Zlib压缩率高,但效率差一些:使用Snappy效率高,但压缩率低. Parquet表支持Uncompress.Snappy.Gzip.Lzo压缩,默认不压缩Uncompressed.其中Lzo压缩是支持切分的,所以在表

一.要点 有关Snappy的相关介绍可参看Hadoop压缩-SNAPPY算法,如果想安装Snappy,可以参看Hadoop HBase 配置 安装 Snappy 终极教程. 1. HBase修改Table压缩格式步骤 2. 实测结果分享 二.HBase修改Table压缩格式步骤 修改HBase压缩算法很简单,只需要如下几步: 1. hbase shell命令下,disable相关表: ? 1 disable 'test' 实际产品环境中,’test’表可能很大,例如上几十T的数据,disable

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

hive表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

简介: Apache hive 存储方式跟压缩格式! 1.Text File hive> create external table tab_textfile ( host string comment 'client ip address', local_time string comment 'client access time', api string comment 'request api', request_type string comment 'request method,

TextFile Hive数据表的默认格式,存储方式:行存储. 可使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩,压缩后的文件不支持split 但在反序列化过程中,必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符,因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍. --创建数据表:create table if not exists textfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) row format delimited fi

Hive中的文件格式 1-TEXTFILE 文本格式,Hive的默认格式,数据不压缩,磁盘开销大.数据解析开销大. 对应的hive API为:org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat和org.apache.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat: 可结合Gzip.Bzip2使用(系统自动检查,执行查询时自动解压),但是使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作 2-SequenceFile

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

一.Hive的压缩和存储 1,MapReduce支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 对应的编码/解码器 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 否 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec Gzip gzip DEFLATE .gz 否 org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 org.apache.hadoop.io.com

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数

HDFS文件格式 file_format: TEXTFILE 默认格式 RCFILE hive 0.6.0 和以后的版本 ORC hive 0.11.0 和以后的版本 PARQUET hive 0.13.0 和以后的版本,该数据格式企业中最常用 AVRO hive 0.14.0 和以后的版本 数据存储的方式 1. 按行存储 textfile 2. 按列存储 orc/parqurt --orcfile 每列数据有类似于元数据的索引信息,可以确定列内容,需要某列信息时可以直接锁定列内容,效率优于按行

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩

在设置GZip时,发现同时有个Deflate压缩设置,一开始并不了解Deflate压缩,于是便在启用GZip的同时,也启用了Deflate压缩.虽然同时设置GZip和Deflate压缩,并不影响网站的正常运行,并且在检测网站是否启用GZip时,返回的答案是已启用.但是我们能否不设置Deflate压缩呢?或者来说,需要禁用Deflate压缩呢?Deflate压缩又有什么好处和坏处?带着这一堆疑问,我今天查了一些资料,大概了解了一些,最后得到的结论是:DEFLATE——过时的网页压缩格式,最好禁用.

shell里面对日期的操作 #!/bin/bash THIS_FROM=$(date +%Y%m%d -d "-7 day") THIS_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "-1 day") LAST_FROM=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_FROM -1 year") LAST_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_TO -1 year") echo $THIS_FR

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA