Hive表压缩功能 除了直接配置MapReduce压缩功能外,Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性. 但支持的压缩格式有限,ORC表支持None.Zlib.Snappy压缩,默认为ZLIB压缩.但这3种压缩格式不支持切分,所以适合单个文件不是特别大的场景.使用Zlib压缩率高,但效率差一些:使用Snappy效率高,但压缩率低. Parquet表支持Uncompress.Snappy.Gzip.Lzo压缩,默认不压缩Uncompressed.其中Lzo压缩是支持切分的,所以在表

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.SQLContext object startScala { def main(args: Array[String]): Unit ={ val conf = new SparkConf() .setAppName("QJZK") .setMaster("local") v

外表关联parquet文件 1. 为什么关联了一次数据文件就不能二次被使用: 2. 为什么删除了employee,select还是可以而且有数据,1,2可能是一个问题   外表drop只是metadata表内容删除,hdfs的/user/hive/warehouse中依然有此表:但是如果是manage table,则删除后,hdfs里面的文件也会删除,select之后也会报错:所以SQL引擎在处理查询的时候应该是直接到hive的存储位置去执行sql,而不是查metadata表信息.但是后来的测试

在使用parquet-hadoop.jar包解析parquet文件时,遇到decimal类型的数据为乱码,具体解决方法如下: 使用parquet-Hadoop.jar解析httpfs服务提供的parquet文件,代码如下: @Test public void httpfsReadHiveParquetFile() throws Exception { Path path = new Path("webhdfs://s128:14000/wbd_test/parq1.0.parq");

在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s

1.问题描述 在CDH集群中我们需要将Hive表的数据导入到RDBMS数据库中,使用Sqoop工具可以方便的将Hive表数据抽取到RDBMS数据库中,在使用Sqoop抽取Hive Parquet表时作业执行异常. Sqoop抽数脚本: sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test_db \ --username root \ --password \ --table mytest_parquet \ --export-dir

spark-shell用户 spark-shell只能spark用户来进行初始化,如果用hdfs或者root将会卡在spark-shell的初始化那个地方.可以用这两个用户来验证spark安装时成功地:但是如果想要通过shell来执行code.command,那么还是要用spark用户. 但是如果spark是standalone的安装模式,那么可以不考虑以上的权限问题(权限很多限制来自于YARN),即使root用户,也可以进入到命令行模式   spark读取文件的分布性质 我才用的val emp

这个大坑... .... 如题,在Windows的eclipse中编写SparkSQL代码时,编写如下代码时,一运行就抛出一堆空指针异常: // 首先还是创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("HiveDataSource"); // 创建JavaSparkContext JavaSparkContext sc = new JavaSparkConte

学习一下parquet存储结构 原理 以及使用

package code.parquet import java.net.URI import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.{Path, FileSystem} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} /** * Created by zhen on 2018/12/11. */ object ParquetIO { // 指定h

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.hive._ /** * Created by soyo on 17-10-12. */ case class Persons(name:String,age:Int) case class Record(key: Int, value: Stri

Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Drill等),并且它是语言和平台无关的.Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源,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1.8.1. Parquet是什么 Parquet的灵感来自于2010年Google发

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

1.概述 在流数据应用场景中,往往会通过Flink消费Kafka中的数据,然后将这些数据进行结构化到HDFS上,再通过Hive加载这些文件供后续业务分析.今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后,将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中. 2.内容 Hive能够识别很多类型的文件,其中包含Parquet文件格式.因此,我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式生成到HDFS上,后续Hive就可以将这些Parquet文件加载到数据仓库中.具体流程图如下所

Parquet是Twitter贡献给开源社区的一个列数据存储格式,采用和Dremel相同的文件存储算法,支持树形结构存储和基于列的访问.Cloudera Impala也将使用Parquet作为底层的存储格式.在很多大数据的应用场景下面,比如电信行业,具有一定规则的数据,字段很多,但是每次查询仅仅针对其中少数的几个字段,这个时候列式存储是极佳的选择.优势: 使用列式存储,一列的值都是同质的,从而带来了更高的压缩比:对于在hadoop集群上的大数据量来说,使用parquet可以节省大量空间:可以提高

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

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,那么这里就总结下Parquet数据结构到底是什么样的呢? 一个Parquet文件是由一个header以及一个或多个block块组成,以一个footer结尾.header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式.文件中所有的metadata都存在于footer中.footer中的metadata包含了格式的版本信息

Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

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