Hive中的文件格式 1-TEXTFILE 文本格式,Hive的默认格式,数据不压缩,磁盘开销大.数据解析开销大. 对应的hive API为:org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat和org.apache.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat: 可结合Gzip.Bzip2使用(系统自动检查,执行查询时自动解压),但是使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作 2-SequenceFile

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&

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

标签: hadoophivealtertable 2014-11-19 10:45 4219人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: hadoop(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. SerDe SerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称,目的是用于序列化和反序列化.序列化的格式包括: 分隔符(tab.逗号.CTRL-A) Thrift 协议 反序列化(内存内): Java Integer/String/ArrayList/HashMap Hado

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩

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

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

简介: Apache hive 存储方式跟压缩格式! 1.Text File hive> create external table tab_textfile ( host string comment 'client ip address', local_time string comment 'client access time', api string comment 'request api', request_type string comment 'request method,

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@

TextFile Hive数据表的默认格式,存储方式:行存储. 可使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩,压缩后的文件不支持split 但在反序列化过程中,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. --创建数据表:create table if not exists textfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) row format delimited fi

SerDe * 按行存储 * 按列存储 file_format: : | SEQUENCEFILE 序列化(行存储) | TEXTFILE 文本格式(行存储)- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE 列式存储文件(列存储)- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC 常用 优化列式存储文件(列存储)- (Note: Available in

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

Hadoop中用得比较多的4种压缩格式:lzo,gzip,snappy,bzip2.它们的优缺点和应用场景如下: 1). gzip压缩 优点:压缩率比较高,而且压缩/解压速度也比较快:hadoop本身支持,在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样:有hadoop native库:大部分linux系统都自带gzip命令,使用方便. 缺点:不支持split. 应用场景:当每个文件压缩之后在130M以内的(1个Block大小内),都可以考虑用gzip压缩格式.譬如说一天或者一个小时的日志压缩

HDFS文件格式 file_format: TEXTFILE 默认格式 RCFILE hive 0.6.0 和以后的版本 ORC hive 0.11.0 和以后的版本 PARQUET hive 0.13.0 和以后的版本,该数据格式企业中最常用 AVRO hive 0.14.0 和以后的版本 数据存储的方式 1. 按行存储 textfile 2. 按列存储 orc/parqurt --orcfile 每列数据有类似于元数据的索引信息,可以确定列内容,需要某列信息时可以直接锁定列内容,效率优于按行

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.

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

虚拟列 -- 当 hive 产生了非预期的或 null 的时候,可以通过虚拟列进行诊断,判断哪行数据出现问题 INPUT__FILE__NAME     (输入文件名)map任务读入File的全路径 BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE     (块内偏移量) 如果是RCFile或者是SequenceFile块压缩格式文件则显示Block file Offset,也就是当前快在文件的第一个字偏移量,如果是TextFile,显示当前行的第一个字节在文件中的偏移量 ROW__OFF

hive为用户提供了三个虚拟列:用户可以通过这三个虚拟列确定记录是来自哪个文件以及这条记录的具体位置信息 INPUT__FILE__NAME 返回记录所在的具体hdfs文件全路径 hive> select sys_tra_no,INPUT__FILE__NAME from testcom_rcfile limit 1; OK 350356 hdfs://nameservice1/user/dw_hbkal/db/test_tooldb/testcom_rcfile/ins_id_cd=01020

对于文件的存储.传输.磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的,而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗. 此时,一种常用的方式就是对文件进行压缩.但文件被压缩之后,在读取数据时要先进行解压缩,会对CPU造成一定负担. 因此,在实际生产中,是否对数据进行压缩以及采用哪种方式进行压缩显得尤为重要.需要综合考虑压缩和解压缩数据所需的资源.磁盘IO,以及在网络传输数据所需带宽以及集群的性能和文件的特性等.它至少能带来以下好处: 减少磁盘存储空间 降低IO(包