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

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

合理使用文件存储格式 建表时,尽量使用 orc.parquet 这些列式存储格式,因为列式存储的表,每一列的数据在物理上是存储在一起的,Hive查询时会只遍历需要列数据,大大减少处理的数据量. 采用合适的文件压缩 Hive最终是转为 MapReduce 程序来执行的,而 MapReduce 的性能瓶颈在于网络 IO 和 磁盘 IO,要解决性能瓶颈,最主要的是减少数据量,对数据进行压缩是个好的方式.压缩虽然是减少了数据量,但是压缩过程要消耗CPU的,但是在Hadoop中, 往往性能瓶颈不在于CPU

parquet列式文件实战 parquet code demo http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=hiped2-master/src/main/java/hip/ch3/parquet/ExampleParquetMapReduce.java 开源列式存储引擎Parquet和ORC 深入分析Parquet列式存储格式[转]

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Drill等),并且它是语言和平台无关的.Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.1. Parquet是什么 Parquet的灵感来自于2010年Google发

摘要: 什么是Apache ORC开源项目?主流的开源列存格式ORC和Parquet有何区别?MaxCompute为什么选择ORC? 如何一步步成为committer和加入PMC的?在阿里和Uber总部的工作体验有何异同?中美两种互联网公司的文化有什么差别?尽在本次直播. 2019年5月,大数据计算技术公开课又开播啦!! 第一季<技术人生专访>,将带领开发者们从Apache ORC 到 Apache Calcite探讨大数据技术,从中美日看不同公司的工作经历和体验. [直播详情] 吴刚专访 &

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

MaxCompute 是阿里EB级计算平台,经过十年磨砺,它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务.去年MaxCompute 做了哪些工作,这些工作背后的原因是什么?大数据市场进入普惠+红海的新阶段,如何与生态发展共赢?人工智能进入井喷阶段,如何支持与借力?本文从过去一年的总结,核心技术概览,以及每条技术线路未来展望等几个方面做一个概述. BigData 概念在上世纪90年代被提出,随 Google 的3篇经典论文(GFS,BigTable,MapReduce)奠基,已经发展

优化Cube 层次结构 理论上,对于N维,你最终会得到2 ^ N维组合.但是对于某些维度组,不需要创建这么多组合.例如,如果您有三个维度:洲,国家,城市(在层次结构中,“更大”维度首先出现).在深入分析时,您只需要以下三种组合组合: 按大陆分组 按大陆,国家分组 按大陆,国家,城市分组 在这种情况下,组合计数从2 ^ 3 = 8减少到3,这是一个很好的优化. YEAR,QUATER,MONTH,DATE案例也是如此. 派生列 派生列用于一个或多个维度(它们必须是查找表上的维度,这些列称为“派生”

Q1.什么是 Hadoop? Hadoop 是一个开源软件框架,用于存储大量数据,并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据.总之,Hadoop 包括以下内容: HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop 分布式文件系统):HDFS 允许你以一种分布式和冗余的方式存储大量数据.例如,1 GB(即 1024 MB)文本文件可以拆分为 16 * 128MB 文件,并存储在 Hadoop 集群中的 8 个不同节点上.每个分裂可以复制

Hadoop压缩配置 修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式: 查看hadoop支持的压缩方式 [kris@hadoop101 datas]$ hadoop checknative 将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-.tar.gz包导入到hadoop101的/opt/software中 ．解压hadoop-.tar.gz到当前路径 [kris@hadoop101 software]$ .tar.gz ．进入到/opt/software/hadoop-/lib/native路径可

课程整套CDH相关的软件下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ cdh-5.7.0 生产或者测试环境选择对应CDH版本时,一定要采用尾号是一样的版本   http://hadoop.apache.org/ 对于Apache的顶级项目来说,projectname.apache.org Hadoop: hadoop.apache.org Hive: hive.apache.org Spark: spark.apache.org HBase: hbas

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修

Q1.什么是 Hadoop? Hadoop 是一个开源软件框架,用于存储大量数据,并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据.总之,Hadoop 包括以下内容: HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop 分布式文件系统):HDFS 允许你以一种分布式和冗余的方式存储大量数据.例如,1 GB(即 1024 MB)文本文件可以拆分为 16 * 128MB 文件,并存储在 Hadoop 集群中的 8 个不同节点上.每个分裂可以复制

Hive存储格式选择 和Hive 相关优化: 压缩参考 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE .SEQUENCEFILE.ORC.PARQUET. 文件存储格式 列式存储和行式存储 行存储的特点:查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点:因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量:每个字段的数据类型一定是相同

一.Hadoop 框架计算特性 1.数据量大不是问题,数据倾斜是个问题 2.jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次 汇总,产生十几个 jobs,耗时很长.原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的 3.sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4.count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(di

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

一.Fetch抓取 1.理论分析 Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找.字段查找.limit查找等

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no