分区 & 分桶 都是把数据划分成块.分区是粗粒度的划分,桶是细粒度的划分,这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率. 分区之后,分区列都成了文件目录,从而查询时定位到文件目录,子数据集而提高查询效率. 桶 创建: create table zyy_table (id int,name string) clustered by (id) into 4 buckets; clustered by (...) into (...)  buckets  声明分桶列和桶的个数. hive会计算记

上传txt文件到hdfs,txt文件大小是74左右. 这里提醒一下,是不是说parquet加lzo可以把数据压缩到这个地步,因为我的测试数据存在大量重复.所以下面使用parquet和lzo的压缩效果特别好. 创建hive表,使用parquet格式存储数据 不可以将txt数据直接加载到parquet的表里面,需要创建临时的txt存储格式的表 CREATE TABLE emp_txt ( empno int, ename string, job string, mgr int, hiredate D

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系

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

http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/41777661 为了优化MapReduce及MR之前的各种工具的性能,在Hadoop内建的数据存储格式外,又涌现了一批各种各样的存储方式.如优化Hive性能的RCFile,以及配合Impala实现出Google Dremel功能(类似甚至是功能的超集)的Parquet等.今天就来一起学习一下HDFS中数据存储的进化历程. 数据摆放结构 数据摆放结构(data placement structure),顾名思

前言 列式文件,顾名思义就是按列存储到文件,和行式存储文件对应.保证了一列在一个文件中是连续的.下面从parquet常见术语,核心schema和文件结构来深入理解.最后通过java api完成write和read. 术语 block parquet层面和row group是一个意思 row group 逻辑概念,用于对row进行分区.由数据集中每个column的column chunk组成.是读写过程中的缓存单元,一般在hdfs上推荐一个block为1GB,一个HDFS文件1个bolock co

Parquet 是面向分析型业务的列式存储格式,由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目,最新的版本是 1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低 IO 数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如 Run Length Encoding 和 Delta Encoding)进一步节约

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量

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

Parquet 列式存储格式 参考文章: https://blog.csdn.net/kangkangwanwan/article/details/78656940 http://parquet.apache.org/documentation/latest/ 列式存储的优势 把IO只给查询需要用到的数据,只加载需要被计算的列 列式的压缩效果更好,节省空间 parquet只是一种存储格式,与上层语言无关 适配通用性 存储空间优化 计算时间优化 hive中metastore和数据是分开的,alte

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

parquet列式文件实战 parquet code demo http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=hiped2-master/src/main/java/hip/ch3/parquet/ExampleParquetMapReduce.java 开源列式存储引擎Parquet和ORC 深入分析Parquet列式存储格式[转]

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

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

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