转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件

转载自董的博客 相比传统的行式存储引擎,列式存储引擎具有更高的压缩比,更少的IO操作而备受青睐(注:列式存储不是万能高效的,很多场景下行式存储仍更加高效),尤其是在数据列(column)数很多,但每次操作仅针对若干列的情景,列式存储引擎的性价比更高. 在互联网大数据应用场景下,大部分情况下,数据量很大且数据字段数目很多,但每次查询数据只针对其中的少数几行,这时候列式存储是极佳的选择,目前在开源实现中,最有名的列式存储引擎是Parquet和ORC,在最近一年内,它们都晋升为Apache顶级项目,可

上一篇中说道了列式存储中新增表单时后台接收数据问题,在存入数据库时一次插入多条数据,就要用到事务. JFinal中有个封装好的事务应用,用起来非常方便简单. 写法1: Db.tx(new IAtom(){ @Override public boolean run() throw SQLException{ //在这里写要执行的操作,操作结果result为boolean值 return result; } }); result值为true则操作成功,为false则回滚. 事务DB.tx()本身也返

上一篇说到了列式存储,这一篇说它的存储问题,将每个模块的所有属性字段单独存到一张表中,新增页面时,所有的字段都去数据库请求,这样多个模块的新增功能可以共用一个jsp.由于每个模块的字段个数不一样,有的多有的少,这就导致用post请求发送数据时参数个数不能写死,于是只好把整个dataArray传给后台,以前没用过这种写法,自己又是个菜鸟,就用了一个很笨的办法,就是用for循环加getPara()方法接收数据.具体方法见代码: dataArray结构: js发送post请求,将数组dataArray

列式数据库 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%97%E5%BC%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93 列式存储与行式存储 http://my.oschina.net/u/590484/blog/233666

在介绍 HBase 是不是列式存储数据库之前,我们先来了解一下什么是行式数据库和列式数据库. 行式数据库和列式数据库 在维基百科里面,对行式数据库和列式数据库的定义为:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理(OLAP)和即时查询.相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理(OLTP). 比如我们有以下的表格: 那么行式数据库和列式数据库存储模型分别如上面的左图和右图.可以看到,行式数据一行的

随着Oracle 12c推出了in memory组件,使得Oracle数据库具有了双模式数据存放方式,从而能够实现对混合类型应用的支持:传统的以行形式保存的数据满足OLTP应用:列形式保存的数据满足以查询为主的OLAP应用.in memory组件可以和其他数据库组件功能使用,并不需要用户单独开发或者修改应用程序,就可以非常方便的实现基于实时数据库分析的转变.本文会介绍in memory组件的一些相关知识,包含了以下的内容: -列式存储的基本知识 -访问in memory area中的数据 -In

[HBase]与关系型数据库区别 1.本质区别 mysql:关系型数据库,行式存储,ACID,SQL,只能存储结构化数据 事务的原子性(Atomicity):是指一个事务要么全部执行,要么不执行,也就是说一个事务不可能只执行了一半就停止了.比如你从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1划卡,2出钱.不可能划了卡,而钱却没出来.这两步必须同时完成,要么就不完成. 事务的一致性(Consistency):是指事务的运行并不改变数据库中数据的一致性.例如,完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,

大家好,我是大D. 不知是否有小伙伴们疑问,为什么列式存储会广泛地应用在 OLAP 领域,和行式存储相比,它的优势在哪里?今天我们一起来对比下这两种存储方式的差别. 其实,列式存储并不是一项新技术,最早可以追溯到 1983 年的论文 Cantor.然而,受限于早期的硬件条件和应用场景,传统的事务型数据库(OLTP)如 Oracle.MySQL 等关系型数据库都是以行的方式来存储数据的. 直到近几年分析型数据库(OLAP)的兴起,列式存储这一概念又变得流行,如 HBase.Cassandra 等大

Record-based与column-based是数据库和存储系统里面两种不同的data layout.我们的思维逻辑是基于行记录的,即Record-based data layout,数据记录都是一行一行来存储和访问.但在很多数据库应用中发现(尤其是读请求为主要数据访问的数据库),人们往往只是访问一行记录中的某些属性数据,而不得不将整行数据读取出来,其中很多冗余的IO操作和数据其实没有必要的.如果能将避免这些冗余的IO操作和数据访问,那数据库访问的性能和吞吐将可以得到大大提高.C-Store

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.ClickHouse简介 1.基础简介 Yandex开源的数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,适合流式或批次入库的时序数据.ClickHouse不应该被用作通用数据库,而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台,在数据汇总查询方面(如GROUP BY),ClickHouse的查询速度非常快. 下载仓库:https://repo.yandex.ru/clickhouse 中文文档:https://clickhou

一.Hbase简介 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务.因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据.HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法.内存操作和布隆过滤器.HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据,也可以

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作. 此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(

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

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! 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

介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作.此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(i

列式系统可提供的优势 对于查询内容之外的列,不必执行I/O和解压(若适用)操作 非常适合仅访问小部分列的查询.如果访问的列很多,则行存格式更为合适 相比由多行构成的数据块,列内的信息熵更低,所以从压缩角度来看,列式存储通常会非常高效.换句话说,同一列中的数据比行存数据块中的数据更为相似.当某一列的取值不多是,行存与列存在压缩效果上的差异尤为显著 数据仓库类型的应用需要在极大的数据集上对某些特定的列进行聚合操作,而列式存储格式通常很适合此类应用场景 显然,列式文件格式也常常出现在Hadoop的应用