1.orc列式存储概念 a)列式存储:orc并不是纯粹的列式存储,也是先基于行对数据表进行分组(行组),然后对行组进行列式存储. b)查询数据的时候不需要扫描全部数据(磁盘IO),只需查询指定列即可. c)orc对每一列提供了常规统计信息(min . max . sum等),加速查询.例如过滤条件f>10,如果当前分片的max小于10,则直接过滤掉这个分片. d)每一列的数据都是同构的,因此压缩效率更高. e)读写orc文件需要压缩.解压,需要消耗额外的cpu资源. 以上是orc文件格式的优劣点

http://lxw1234.com/archives/2016/04/630.htm 关键字:orc.index.hive Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式,ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式,最重要的是有着很高的压缩比,并且对于MapReduce来说是可切分(Split)的.因此,在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式,不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源,而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升,因为ORC较其他文件格式压缩比高,查询任务的输入数据量减少,使用的

Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式,ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式,最重要的是有着很高的压缩比,并且对于MapReduce来说是可切分(Split)的.因此,在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式,不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源,而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升,因为ORC较其他文件格式压缩比高,查询任务的输入数据量减少,使用的Task也就减少了.关于Orc文件格式的官网介绍,见: https://cwiki.apache.org/confluence

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

1.概述 在存储业务数据的时候,随着业务的增长,Hive 表存储在 HDFS 的上的数据会随时间的增加而增加,而以 Text 文本格式存储在 HDFS 上,所消耗的容量资源巨大.那么,我们需要有一种方式来减少容量的成本.而在 Hive 中,有一种 ORC 文件格式可以极大的减少存储的容量成本.今天,笔者就为大家分享如何实现流式数据追加到 Hive ORC 表中. 2.内容 2.1 ORC 这里,我们首先需要知道 Hive 的 ORC 是什么.在此之前,Hive 中存在一种 RC 文件,而 ORC

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

ORC 全称是Optimized Row Columnar,意思是优化的RC file,优化行列式. ORC 文件格式提供了一个很高效的方式来存储hive数据.它旨在克服其他hive文件格式的限制.当hive读取.写入和处理数据时,使用ORC文件可以提高性能. 和RCFile格式相比,ORC文件格式有很多优点,例如: ①每个任务的输出都是一个单独的文件,这减少了NameNode的负载 ②hive类型支持datetime.decimal和复杂类型(struct.list.map和union) ③轻

之前的文章<更高的压缩比,更好的性能–使用ORC文件格式优化Hive>中介绍了Hive的ORC文件格式,它不但有着很高的压缩比,节省存储和计算资源之外,还通过一个内置的轻量级索引,提升查询的性能.这个内置的轻量级索引,就是下面所说的Row Group Index. 其实ORC支持的索引不止这一种,还有一种BloomFilter索引,两者结合起来,更加提升了Hive中基于ORC的查询性能. 说明一下:本文使用Hive2.0.0 + hadoop-2.3.0-cdh5.0.0作为测试环境.表lxw

目录 概述 文件存储结构 Stripe Index Data Row Data Stripe Footer 两个补充名词 Row Group Stream File Footer 条纹信息 列统计 元数据 类型信息 复杂数据类型 Postscript 数据读取 位置指针 三层过滤 文件级 Stripe级 Row 级 数据读取 索引 行组索引 布隆过滤器 事务支持 压缩 内存管理 Hive中使用ORC Hive使用 Hive参数设置 概述 本文基于上一篇文章 Hive存储格式之RCFile详解,R

Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表

使用Hive转换.装载数据 1. Hive简介 (1)Hive是什么         Hive是一个数据仓库软件,使用SQL读.写.管理分布式存储上的大数据集.它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL.报表.数据分析等数据仓库任务. 提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构. 直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储. 可以通过MapReduce.Spark或Tez等多种计算框架执行查询.         Hive提供标准的SQ

Hadoop 图形化用户界面 Hue 大数据可视化工具 Nanocubes 企业大数据平台 RedHadoop 大数据查询引擎 PrestoDB Hadoop集群监控工具 HTools 安全大数据分析框架 OpenSOC 分布式数据仓库系统 Apache Tajo 数据管道服务 Suro 开源大数据工具 Luigi C++ 的 MapReduce​ 框架 MR4C Hadoop 数据管理平台 Apache Falcon 分布式系统基础架构 Hadoop 分布式数据库 HBase 大规模数据集软件

HCatalog HCatalog是Hadoop中的表和存储管理层,能够支持用户用不同的工具(Pig.MapReduce)更容易地表格化读写数据. HCatalog从Apache孵化器毕业,并于2013年3月26日与Hive项目合并.Hive版本0.11.0是包含HCatalog的第一个版本.(随Hive一起安装) 概述 HCatalog的表抽象向用户提供了Hadoop分布式文件系统(HDFS)中数据的关系视图,并确保用户不必担心数据存储在哪里或以什么格式存储 - RCFile格式,文本文件,S

在新建Hive表时,可以使用stored as rcfile来指定hive文件的存储方式为RCFile. 一.RCFile文件结构 下图是一个RCFile的文件结构形式. 从上图可以看出: 1)一张表可以包含多个HDFS block. 2)在每个block中,RCFile以行组(row group,类似于ORC中的stripe)为单位存储其中的数据.所谓行组是指在关系型数据块中,若干条记录组成的一个group.对于一张表来说,row group的大小是固定的.通过HDFS的block大小和row

ORC文件格式是从Hive-0.11版本开始的.关于ORC文件格式的官方文档,以及基于官方文档的翻译内容这里就不赘述了,有兴趣的可以仔细研究了解一下.本文接下来根据论文<Major Technical Advancements in Apache Hive>中的内容进行深入的研究. 一.ORC文件格式 ORC的全称是(Optimized Record Columnar),使用ORC文件格式可以提高hive读.写和处理数据的能力.ORC在RCFile的基础上进行了一定的改进,所以与RCFile相

本文转载自:https://segmentfault.com/a/1190000013120454?utm_source=tag-newest 最近换了新工作,在数据处理方面,公司是用Presto连接各个业务部的数据库,直接上SQL处理数据.一度是不是很适应.经过一段时间的工作,有了些感觉,决定将遇到的一些坑记录下来. Presto的是什么?优势是什么呢?从官方文档中我们了解到 Presto是一个分布式SQL查询引擎,用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集.千万不要以为Presto可以解

随着近十年互联网的迅猛发展,越来越多的人融入了互联网——利用搜索引擎查询词条或问题:社交圈子从现实搬到了Facebook.Twitter.微信等社交平台上:女孩子们现在少了逛街,多了在各大电商平台上的购买:喜欢棋牌的人能够在对战平台上找到世界各地的玩家对弈.在国内随着网民数量的持续增加,造成互联网公司的数据在体量.产生速度.多样性等方面呈现出巨大的变化. 互联网产生的数据相较于传统软件产生的数据,有着数据挖掘的巨大潜力.通过对数据的挖掘,可以统计出PV.UV,计算出不同设备与注册率.促销与下单率

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 本文介绍Hive的使用原理及命令行.Java JDBC对于Hive的使用. 在Hadoop项目中,HDFS解决了文件分布式存储的问题,MapReduce解决了数据处理分布式计算问题,之前介绍过Hadoop生态中MapReduce(以下统称MR)的使用,大数据系列之分布式计算批处理引擎

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