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

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

HIVE几种数据导入方式 今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive

Android系统集成了一个轻量级的数据库:SQLite,所以Android对数据库的支持很好,每个应用都可以方便的使用它.SQLite作为一个嵌入式的数据库引擎,专门适用于资源有限的设备上适量数据存取,现在的主流移动设备像Android.iPhone等都使用SQLite作为复杂数据的存储引擎,并且它是以手机内存为储存的. 那么,实际开发项目中有大量数据需要读写,并且需要面临大量用户的并发储存的情况呢.就不应该把数据存放在手机等移动设备的SQLite数据库里,移动设备的储存能力和计算能力都不足以

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

5.1 向管理表中装载数据   Hive 没有行级别的数据插入更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作,或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下:   LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/califonia-employees' OVERWRITE INOT TABLE employees   PARTITON (country=''US, state='CA') ;   向管理表中装载数据,如果目录不存在的话, ov

工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

问题导读 1.从本地文件系统中通过什么命令可导入数据到Hive表? 2.什么是动态分区插入? 3.该如何实现动态分区插入? 扩展: 这里可以和Hive中的三种不同的数据导出方式介绍进行对比? Hive的几种常见的数据导入方式 这里介绍四种: (1).从本地文件系统中导入数据到Hive表: (2).从HDFS上导入数据到Hive表: (3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中: (4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到H

有时,数据可以容易的存储在hive中,但是要导入到hbase里,可以不用写MR程序来操作,可以使用hive on hbase方式来创建相应的表关联关系来将hive中的数据导入到对应的hbase的表里,如下描述: 可以参考 hive与hbase关联表 1 .首先创建一张临时hive 内表: create table testh(rowkey int,record1 string,record2 string,record3 string,record4 string,record5 string,

Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过虚拟化技术,我

DDL数据库定义 创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database if not exists db_hive; 3)创建一个数据库,指定数据库在 HDFS 上存放的位置 hive (de

目录 一.Hadoop的压缩配置 1.MR支持的压缩编码 2.压缩参数配置 3.开启Mapper输出阶段压缩 4.开启Reduceer输出阶段 二.文件存储 1.列式存储和行式存储 2.TextFile,Orc,Parquet比较 3.应用总结 一.Hadoop的压缩配置 1.MR支持的压缩编码 压缩格式 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE DEFLATE .deflate 否 Gzip DEFLATE .gz 否 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO LZO .lzo 是 S

在Android中,数据的存储分为两种方式: 1.直接以文件的形式存储在目录中 2.以json格式存储在数据库中 将数据以文件的存储又分为两种方式: 1.生成.txt文件 2.生成xml文件 那么今天就来详细的说一下以文件的形式存储,由于没有讲到数据库,在之后的课程中会讲到json格式存储在数据库中. 一.生成.txt文件 文件的生成无非就是我们Java中学习的输入输出流中的一部分,有Java基础相信都是很容易理解的,因为它真的很简单啦~~ 1.生成目录可以分为两种: 1)本机 2)SD卡 2.

Hive几种数据导出方式 今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式.可以根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统: (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的另一个表中.为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行

我们在实际开发中,有的时候需要储存或者备份比较复杂的数据.这些数据的特点是,内容多.结构大,比如短信备份等.我们知道SharedPreferences和Files(文本文件)储存这种数据会非常的没有效率.如果学过JavaWeb的朋友,首先可能想到的是数据库.当然了数据库是一个方案,那么是否还有其他的解决方案呢?今天我们在讲下Android笔记——Android中数据的存储方式(一) 提到的除了SharedPreferences和Files(文本文件)以外的其他几种数据储存方式:xml文件.SQL

Android中数据的存储方式 对于开发平台来讲,如果对数据的存储有良好的支持,那么对应用程序的开发将会有很大的促进作用. 总体的来讲,数据存储方式有三种:一个是文件,一个是数据库,另一个则是网络.其中文件和数据库可能用的稍多一些,文件用起来较为方便,程序可以自己定义格式:数据库用起稍烦锁一些,但它有它的优点,比如在海量数据时性能优越,有查询功能,可以加密,可以加锁,可以跨应用,跨平台等等:网络,则用于比较重要的事情,比如科研,勘探,航空等实时采集到的数据需要马上通过网络传输到数据处理中心进行存

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

本地数据的存储(使用NSCoder将对象保存到.plist文件)   下面通过一个例子将联系人数据保存到沙盒的“documents”目录中.(联系人是一个数组集合,内部为自定义对象).   功能如下: 1,点击“保存”将联系人存入userList.plist文件中 2,点击“读取”从数据文件中加载解析出联系人   注意: 1,本例使用了NSCoder,这个封装了许多技术细节,使用它我们可以很轻易的将对象写到文件中,也可以用它将文件中的对象转换回来. 2,自定义对象必须添加如下两个方法,这个才能顺

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri