* 注:本文原创,转载请注明出处,本人保留对未注明出处行为的责任追究. a.数据压缩 优点: 1.节省本地空间 2.节省带宽 缺点: 花时间 1.MR中允许进行数据压缩的地方有三个: 1)input起点  2)map处理之后  3)reduce处理之后进行存储 2.压缩格式 常见的压缩计数有bzip2.gzip.lzo.snappy.它们之间的性能比较如下: 压缩比 : bzip2>gzip>lzo = snappy ,bzip2最节省空间 解压速度 :lzo = snappy > gz

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高[7].本文介绍Hadoop目前已有的几种文件格式,分析其特点.开销及使用场景.希望加深读者对Hadoop文件格式及其影响性能的因素的理解. Hadoop 中的文件格式 1 SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<ke

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非 为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高[7].本文介绍Hadoop目前已有的几种文件格式,分析其特点.开销及使用场景.希望加深读者对 Hadoop文件格式及其影响性能的因素的理解. Hadoop 中的文件格式 1 SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<

linux配置ssh无密码登录 配置ssh无密码登录,先要安装openssh,如下: yum install openssh-clients 准备两台linux服务器或虚拟机,设置两台linux的hosts为: 1 [root@hadoop1 ~]# vim /etc/hosts 2 192.168.1.110 hadoop1 3 192.168.1.111 hadoop2 再按照如下步骤: 01 [root@hadoop1 ~]# ssh-keygen -t rsa 02 Generating

<Hadoop应用架构>是Orilley旗下精品系列的图书 Hadoop序列化 Thrift 不支持内部压缩 不能分片 缺少MapReduce的原生支持 Protocol Buffers Avro 与语言无关 将模式存储在每个文件的头部 提供原生支持 可压缩可分片 支持模式演进(读取文件的模式不需要与写入文件的模式严格匹配) 通常以JSON格式定义(可以用Avro IDL定义) 文件头部还要同步标志 (用于隔开文件的数据块,从而使Avro文件支持分片) 列式存储的优势 对于查询内容之外的列,不

转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件

hadoop对于压缩文件的支持及算法优缺点   hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的,hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压,而不用我们去关心. 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压. 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 多文件 可分割性 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 不 不 gzip gzip DEFLATE .gz 不 不 ZIP zip

Vertica 8和 Hadoop 集群的互操作性已经很不错的, 但这块肯定是Vertica研发的重点, 将来可能还有较大的变动. Vertica 集群 和 Hadoop 集群的两种布局方式 集群布局 描述 许可证 支持Vertica for SQL on Hadoop特性 共享集群 Vertica 节点部署在 Hadoop 所有节点或部分节点上 Vertica for SQL on Hadoop 许可证 支持 分离集群 Vertica 集群和 Hadoop 分属不同的集群 社区版或Premiu

1.cloudera 数据压缩的一般准则 一般准则 是否压缩数据以及使用何种压缩格式对性能具有重要的影响.在数据压缩上,需要考虑的最重要的两个方面是 MapReduce 作业和存储在 HBase 中的数据.在大多数情况下,每个的原则都类似. 您需要平衡压缩和解压缩数据所需的能力.读写数据所需的磁盘 IO,以及在网络中发送数据所需的网络带宽.正确平衡这些因素有赖于集群和数据的特征,以及您的 使用模式. 如果数据已压缩(例如 JPEG 格式的图像),则不建议进行压缩.事实上,结果文件实际上可能大于原

转载:https://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/22/2465580.html hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的,hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压,而不用我们去关心. 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压. hadoop对每个压缩格式的支持,详细见下表:  压缩格式  工具  算法  文件扩展名  

数据序列化 我们知道,数据在分布式系统上运行程序数据是需要在机器之间通过网络传输的,这些数据必须被编码成一个个的字节才可以进行传输,这个其实就是我们所谓的数据序列化.数据中心中,最稀缺的资源就是网络带宽!在数据量巨大的分布式系统中,数据的紧凑高效传输和解析十分重要. 什么是数据的序列化? 数据的序列化简单点来说就是根据一套协议,在客户端上将内存中的数据编码成字节码,然后将这些字节码通过网络传输到另外一台服务器上,另外一台服务器通过相同的协议将这些字节码翻译成相应的数据存在内存中.一般来水,数据序

一 架构 Impala is a massively-parallel query execution engine, which runs on hundreds of machines in existing Hadoop clusters. It is decoupled from the underlying storage engine, unlike traditional relational database management systems where the query

Hadoop存储数据时需要着重考虑的一个因素就是压缩.这里不仅要满足节省存储空间的需求,也要提升数据处理性能.在处理大量数据时,消耗最大的是磁盘和网络的I/O,所以减少需要读取或者写入磁盘的数据量就能大大缩短整体处理时间.这包括数据源的压缩,它也包括数据处理过程(如MapReduce任务)中产生的中间数据的压缩.尽管压缩会增加CPU负载,但是大多数情况下,I/O上的节省仍然大于增加的CPU负载 压缩能够极大地优化处理性能,但是Hadoop支持的压缩格式并不都是可以分片的.MapReduce框架先

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

Motivation Spark是基于Hadoop可用的生态系统构建的,因此Spark可以通过Hadoop MapReduce的InputFormat和OutputFormat接口存取数据. Spark所提供的上层接口有这几类: File formats and filesystems: 对于存储在本地或分布式系统的数据,比如NFS,HDFS,Amazon S3.Spark可以访问多种数据格式,包括text,JSON,SequenceFiles,protocol buffers. Structu

Cloudera Impala需求 为了达到预期的效果,Impala依赖于软件.硬件的可用性,以及下面章节描述的配置. 继续阅读: 支持的操作系统 支持的Hadoop发布 Hive Metastore及相关配置 Java依赖关系 包和库 网络配置需求 硬件需求 用户帐户需求 支持的操作系统 支持的64位操作系统: Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 5.7/6.2/6.4.Oracle Linux 5.7/6.2/6.4.Centos 5.7/6.2/6.4 在Red

下载hadoop-2.7.7 网址如下 https://www-eu.apache.org/dist/hadoop/core/ 移动到/opt 路径下 在/opt下新建一个文件夹,名为app mkdir app 将/opt 下的hadoop-2.7.7.tar.gz 解压到/opt/app 下 tar -xzvf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /opt/app 修改环境变量 vi /etc/profile export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.

0.简介 Analyze,分析表(也称为计算统计信息)是一种内置的Hive操作,可以执行该操作来收集表上的元数据信息.这可以极大的改善表上的查询时间,因为它收集构成表中数据的行计数,文件计数和文件大小(字节),并在执行之前将其提供给查询计划程序. 1.如何分析表? 基础分析语句 ANALYZE TABLE my_database_name.my_table_name COMPUTE STATISTICS; 这是一个基础分析语句,不限制是否存在表分区,如果你是分区表更应该定期执行. 分析特定分区

安装JDK1.8 查看JDK1.8的安装 https://www.cnblogs.com/TJ21/p/13208514.html 安装hadoop 上传hadoop 下载hadoop     地址http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/ 放到mkdir /usr/local/src/hadoop目录下 解压   tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz    配置环境变量 vi /etc/profile 添加如下配置 e

RDD Author:萌狼蓝天 [哔哩哔哩]萌狼蓝天 [博客]https://mllt.cc [博客园]萌狼蓝天 - 博客园 [微信公众号]mllt9920 [学习交流QQ群]238948804 目录 RDD 特点 创建 从内存中创建RDD 从外部存储创建RDD 1.创建本地文件 2.启动spark-shell 3.从本地文件系统中读取 从HDFS创建RDD 1.在HDFS根目录下创建目录(姓名学号) 2.上传本地文件到HDFS 3.进入spark4-shell 从其他RDD创建 算子 map(

安装JDK1.8 查看JDK1.8的安装 https://www.cnblogs.com/TJ21/p/13715749.html 安装hadoop 上传hadoop 下载hadoop     地址http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/ 放到mkdir /usr/local/src/hadoop目录下 解压   tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz    配置环境变量 vi /etc/profile 添加如下配置 e