一.存储格式行存储和列存储 二.Hive文件存储格式 三.创建语句和压缩 一.存储格式行存储和列存储 行存储可以理解为一条记录存储一行,通过条件能够查询一整行数据. 列存储,以字段聚集存储,可以理解为相同的字段存储在一起. 二.Hive文件存储格式 TEXTFILE, Hive数据表的默认格式,存储方式:行存储. 可以使用Gzip压缩算法,但压缩后的文件不支持split 在反序列化过程中,必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符,因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍. SEQUEN

在MapReduce中使用lzo压缩 1).首先将数据文件在本地使用lzop命令压缩.具体配置过详见配置hadoop集群的lzo压缩 //压缩lzop,解压缩lzop -d [root@ncst word]# lzop words.txt [root@ncst word]# ls words.txt words.txt.lzo 2).将lzo文件上传到hdfs [root@ncst word]# hadoop fs -put words.txt.lzo /test/in/words/[root@

1.使用HiveServer2及Beeline HiveServer2的作用:将hive变成一种server服务对外开放,多个客户端可以连接. 启动namenode.datanode.resourcemanager.nodemanager. 一个窗口输入:hive-0.13.1]$ bin/hiveserver2 启动hiveserver2服务,等效于:$ bin/hive --service hiveserver2 第二个窗口输入:~]$ ps -ef | grep java 查看hivese

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化

hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho

Compression and Input Splits   当我们使用压缩数据作为MapReduce的输入时,需要确认数据的压缩格式是否支持切片?   假设HDFS中有一个未经压缩的大小为1GB的文本文件,如果HDFS Block大小为128MB,那么这个文件会被HDFS存储为8个Block.当MapReduce Job使用这个文件作为输入时将会创建8个切片(默认每一个Block生成一个切片),每一个切片关联的数据都可以被一个Map Task独立地处理.   如果这个文本文件使用Gzip格式压

Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

原博文出自于: http://blog.csdn.net/liuj2511981/article/details/8523084 感谢! Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景: Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式

本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理.设计.以及在我们大数据场景下的实现方式. 全文由下面几个部分组成: 先分享一下拉链表的用途.什么是拉链表. 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别. 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例). 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别.

这篇文章我会从业务中关注的: 1. 存储大小 2.查询效率 3.是否支持表结构变更既数据版本变迁 5.能否避免分隔符问题 6.优势和劣势总结 几方面完整的介绍下hive中数据以下几种数据格式:textfile,parquent,orc,thrift,avro,protubuf 更新中... 预计3月9日完成

在hive中对于json的数据格式,可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询. 也可以直接在hive中创建json格式的表结构,这样就可以直接查询,实战如下(hive-2.3.0版本): 1. 准备数据源 将以下内容保存为test.txt {"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class&

一.fetch抓取 fetch 抓取是指,hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.(1)把hive.fetch.task.conversion 设置成none,然后执行查询语句,都会执行mapreduce程序. hive(default)>set hive.fetch.task.conversion=none; (2) 把hive.fetch.task.conversion 设置成more,然后执行查询语句. 二.本地模式 用户可以通过设置 hive.exec.mode.l

作者:过往记忆 | 新浪微博:左手牵右手TEL | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明博客地址:http://www.iteblog.com/文章标题:<在Hive中使用Avro>本文链接:http://www.iteblog.com/archives/1007Hadoop.Hive.Hbase.Flume等QQ交流群:138615359(已满),请加入新群:149892483 本博客的微信公共帐号为:iteblog_hadoop,欢迎大家关注.如果你觉得本文对

hive 中使用lzo 1 启动hive 错误Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf           at java.lang.Class.forName0(Native Method)           at java.lang.Class.forName(Class.java:247)           at org.apa

一.数据压缩 1. 数据压缩 数据量小 *本地磁盘,IO *减少网络IO Hadoop作业通常是IO绑定的; 压缩减少了跨网络传输的数据的大小; 通过简单地启用压缩,可以提高总体作业性能; 要压缩的数据必须支持可分割性: 2.什么时候压缩? 1.Use Compressed Map Input · Mapreduce jobs read input from HDFS · Compress if input data is large. This will reduce disk read co

对数据进行压缩可以节约磁盘空间,提高系统吞吐量和性能,但是压缩和解压缩会增加CPU的开销. 1.hive的压缩编/解码器 BZip2和GZip压缩率高,但是需要消耗较多的CPU开销.LZO和Snappy与前面相反. 一般来说压缩文件是不可分割的,BZip2和LZO提供了块(block)级别的压缩,故可以在块边界对文件进行划分. GZip支持Hadoop但是不支持分割:snappy不支持分割,在Hadoop中需要安装. LZO支持分割,但是在Hadoop中需要安装:bzip2支持分割和Hadoop

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

首先准备工具环境:hadoop2.7+mysql5.7+sqoop1.4+hive3.1 准备一张数据库表: 接下来就可以操作了... 一.将MySQL数据导入到hdfs 首先我测试将zhaopin表中的前100条数据导出来,只要id.jobname.salarylevel三个字段. 再Hdfs上创建目录 hadoop fs -mkdir -p /data/base #用于存放数据 我们cd到sqoop目录下执行命令 # \ 用于换行bin/sqoop import \ --connect jd

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

hive中有些分析函数功能确实很强大,在和sum,max等聚合函数结合起来能实现不少功能. 直接上代码演示吧 原始数据 channel1 2016-11-10 1 channel1 2016-11-11 3 channel1 2016-11-12 5 channel1 2016-11-13 6 channel1 2016-11-14 2 channel1 2016-11-15 4 channel2 2016-11-10 5 channel2 2016-11-11 3 channel2 2016-