首先判断hive表是行存储还是列存储 判断方法: 1.使用hiveSQL"show create table table_name",这种方式,可以查看建表时候指定的那种方式; 2.使用hiveSQL"select...."查询语句(随意查询),看是否执行mr:执行,是行存储,不执行,列存储. 3.开启本地模式,去日志中查找表是否执行过mr. 4.查看建表语句:行存储:textfile sequencefile(仅此两种),列存储(orc,parquet) 行存储与

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建

Hive的数据存储(分区表) Hive的数据存储(分区表) 分区表 Partition对应于数据库的Partition列的密集索引 在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中 那么如果我们要查询男性的身高,那么只需要扫描gender='M'的分区就好了 ○如何建立一张基于性别的分区表 create table partition_table(sid int,sname string)partitioned by (gende

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

传统的行存储和(HBase)列存储的区别 1.为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的.简单来说两者的区别就是如何组织表: Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows. Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns. 行式存储下一张表的

加载 如何利用索引和主存储,是一种两难的选择. 选择不使用索引,只使用主存储:除非查询的字段就是主存储的排序字段,否则就需要顺序扫描整个主存储. 选择使用索引,然后用找到的row id去主存储加载数据:这样会导致很多碎片化的随机读操作.(ES检索出来的一堆ID,然后根据这些ID去数据库里取东西就是碎片化的磁盘操作!) 没有所谓完美的解决方案.MySQL支持索引,一般索引检索出来的行数也就是在1~100条之间.如果索引检索出来很多行,很有可能MySQL会选择不使用索引而直接扫描主存储,这就是因为用

阿里巴巴电商业务中历史数据存储与查询相关业务, 大量采用基于列存储技术的HiStore数据库,双11当天HiStore引擎处理数据记录超过6万亿条.原始存储数据量超过5PB.从单日数据处理量上看,该系统已成为全球最大列存储数据库. “历史数据查询和分析,数据仓库和数据挖掘类系统,都是典型的查询密集型业务,随着数据驱动模式在业务中的大量使用,这样的需求会越来越多.”HiStore项目负责人叶建林表示,“刚刚过去的双11全民购物狂欢节,包括天猫.淘宝和菜鸟网络在内的阿里巴巴核心业务平台,产生了大量的

压缩和存储 1. Hadoop压缩配置 1) MR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 DEFAULT 无 DEFAULT .deflate 否 Gzip gzip DEFAULT .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无 LZ4 .lz4 否 Snappy 无 Snappy .snappy 否 为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器,如下表所示 压缩格式 对应的编码/解码器 D

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

目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro

转发请注明引用和原文博客(http://www.cnblogs.com/wenBlog) 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章,但是只有非聚集列存储索引,今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引,也就是可更新列存储索引.在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式.叫做"列存储索引".前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引(http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html).其中对于在小表的指定值或者小范

简介      列存储索引其实在在SQL Server 2012中就已经存在,但SQL Server 2012中只允许建立非聚集列索引,这意味着列索引是在原有的行存储索引之上的引用了底层的数据,因此会消耗更多的存储空间,但2012中的限制最大的还是一旦将非聚集列存储索引建立在某个表上时,该表将变为只读,这使得即使在数据仓库中使用列索引,每次更新数据都变成非常痛苦的事.SQL Server 2014中的可更新聚集列索引则解决了该问题.   可更新聚集列存储索引?     聚集列存储索引的概念可以类

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

翻译没有追求信达雅,不是为了学英语翻译,是为了快速了解新特性,如有语义理解错误可以指正.欢迎加微信12735770或QQ12735770探讨oracle技术问题:) In-Memory Column Store内存列存储 Starting in Oracle Database 12c Release 1 (12.1.0.2), the In-Memory Column Store (IM column store) is an optional, static SGA pool that sto

查询引擎库介绍: http://www.infoq.com/cn/news/2012/10/Google-Supersonic/ Supersonic是一个面向列存储数据库的查询引擎库,它提供了一组数据变换原语.而且Google宣称,因为“大量使用了高速缓存感知算法.SIMD指令和矢量化执行,使之能够开发出现代超级流水线处理器的能力与资源”,这些数据变换原语“超级快速”. Supersonic有以下主要特性: 高速缓存感知 指令流水线 使用SIMD(Single Instruction Mult

原文地址:http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/4995.sql-server-columnstore-performance-tuning.aspx SQL Server 的列存储索引是SQL Server 2012 release版本新增的内容,用于提高数据仓库的查询性能,本篇文章阐述列存储的性能调优. 列存储索引性能的基本原则 在相同的硬盘和数据量时,列存储能够明显提高部分查询的速度.致使列存储查询效率高的因素

传统的关系数据库服务引擎往往并不是对超大量数据进行分析计算的最佳平台,为此,SQL Server中开发了分析服务引擎去对大笔数据进行分析计算.当然,对于数据的存放平台SQL Server数据库引擎而言,也是需要强大的数据处理能力的. 在SQL Server 2012时,SQL Server 引入了列存储索引,用以显著提供高传统数据仓库类型语句的性能,并在SQL Server 2014中做了进一步加强.本文将在对SQL Server 2012列存储索引简单介绍的基础上,进一步解释SQL Serve

Druid是一个开源的.分布式的.列存储系统,特别适用于大数据上的(准)实时分析统计.且具有较好的稳定性(Highly Available). 其相对比较轻量级,文档非常完善,也比较容易上手. Druid vs 其他系统 Druid vs Impala/Shark Druid和Impala.Shark 的比较基本上可以归结为需要设计什么样的系统 Druid被设计用于: 一直在线的服务 获取实时数据 处理slice-n-dice式的即时查询 查询速度不同: Druid是列存储方式,数据经过压缩加入

概述 SQL Server 2014被号称是微软数据库的一个革命性版本,其性能的提升的幅度是有史以来之最. 可更新的列存储索引作为SQL Server 2014的一个关键功能之一,在提升数据库的查询性能方面贡献非常突出.据微软统计,在面向OLAP查询统计类系统中,相比其他SQL传统版本的数据库,报表查询的性能最大可提升上十倍. 下面我们从存储的角度来了解下SQL Server 2014的可更新列存储索引. 什么是列存储 微软为了提升SQL Server的查询性能,更好的支持大数据分析,早在SQL