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Hive常见文件存储格式 背景:列式存储和行式存储 首先来看一下一张表的存储格式: 字段A 字段B 字段C A1 B1 C1 A2 B2 C2 A3 B3 C3 A4 B4 C4 A5 B5 C5 行式存储 A1B1C1 A2B2C2 A3B3C3 A4B4C4 A5B5C5 列式存储 A1A2A3A4A5 B1B2B3B4B5 C1C2C3C4C5 优缺点比较: 行式存储 优点: 相关的数据是保存在一起,比较符合面向对象的思维,因为一行数据就是一条记录 这种存储格式比较方便进行INSERT/U…
hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一种压缩算法,会对数据进行压缩的比较厉害 实际工作当中,很多时候,列式存储的数据格式都是选择orc或者parquet…
hive的数据存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) .SEQUENCEFILE(行式存储).ORC(列式存储).PARQUET(列式存储). 1 列式存储和行式存储 上图左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储. 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…
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,…
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…
hive文件存储格式包括以下几类: TEXTFILE SEQUENCEFILE RCFILE 自定义格式 其中TEXTFILE为默认格式,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. SequenceFile,RCFile格式的表不能直接从本地文件导入数据,数据要先导入到textfile格式的表中,然后再从textfile表中用insert导入到SequenceFile,RCFile表中. TEXTFIEL 默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大…
Hive支持的存储数据的格式主要有:TEXTFILE .SEQUENCEFILE.ORC.PARQUET 一. 列式存储和行式存储 左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储 1. 行式存储的特点 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. 2.列式存储的特点 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…
Hive调优的几个入手点: Hive是基于Hadoop框架的,Hadoop框架又是运行在JVM中的,而JVM最终是要运行在操作系统之上的,所以,Hive的调优可以通过如下几个方面入手: 操作系统调优 - Hadoop主要的操作系统是Linux,Linux系统调优包括文件系统的选择.cpu的调度.内存构架和虚拟内存的管理.IO调度和网络子系统的选择等等. JVM的调优 - JVM调优主要包括堆栈的大小.回收器的选择等等. Hadoop参数调优 - Hive查询sql性能调优. Hive总体调优:…
当存储格式为parquet 且 字段类型为 timestamp 且 数据用hive执行sql写入. 这样的字段在使用impala读取时会少8小时.建议存储为sequence格式或者将字段类型设置为string. 参考: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala_timestamp.html…