parquet是列式存储格式,官方文档 https://parquet.apache.org/documentation/latest/ 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,schema信息.key-value paris以及所有block中的met

概要 数据湖的业务场景主要包括对数据库.日志.文件的分析,而管理数据湖有两点比较重要:写入的吞吐量和查询性能,这里主要说明以下问题: 1.为了获得更好的写入吞吐量,通常把数据直接写入文件中,这种情况下会产生很多小的数据文件.虽然小文件的使用可以增加写入的并行度,且能够并行读取文件以提高读取速度,但会出现一个数据量很小,需要从多个小文件中读取数据,增加了很多IO. 2.数据按照进入数据湖的方式写入到文件中,在同一个文件上,数据局部性不是最佳的. 数据之间,与传入批次相关,相近的批次的数据会相关联,

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

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

上一篇文章聊了聊基于PAX的混合存储结构的RCFile,其实这里笔者还了解一些八卦,RCfile的主力团队都是来自中科院的童鞋在Facebook完成的,算是一个由华人主导的编码项目.但是RCfile仍然存在一些缺陷,后续被HortonWorks盯上之后上马了ORCFile格式,而老对头Cloudera则紧抱Google大腿推出了Parquet格式. 其实二者需要解决的问题是殊途同归的,但是不同的爹似乎导致了不太相同的命运.这篇文章,我们主要还是聊聊两者的技术细节,再穿插一些开源圈的商业八卦~~~

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

提交代码操作 git push origin HEAD:refs/for/XXX,提示失败ERROR: missing Change-Id in commit message footer,丢失Change-Id. 解决方法如下: 按照出错提示执行以下命令: 1.复制保留执行push操作的时候提示缺失的   [Change-Id: XXXX]信息 2.gitdir=$(git rev-parse --git-dir); scp -p -P 29418 gitusername@serverip:h

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

原文 Parquet 列式存储格式 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 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.

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

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

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

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

深入分析Parquet列式存储格式 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? 1.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. 2.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

原文 Parquet 列式存储格式 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 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.

Git missing Change-Id in commit message footer解决方法在Git向服务器提交代码时,出现如下错误missing Change-Id in commit message footer1原因:项目仓库.git/hooks目录下,commit-msg文件缺失.解决方法1:一般在提交代码报错时,会给出相应解决的提示. remote: Processing changes: refs: , done remote: ERROR: missing Change-I

Spark - Parquet 概述 Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式,既然属于Hadoop生态圈,因此也兼容大多圈内计算框架(Hadoop.Spark),另外Parquet是平台.语言无关的,这使得它的适用性很广,只要相关语言有对应支持的类库就可以随机使用: Parquet的优劣对比: 支持嵌套结构,这点对比同样是列式存储的OCR具备一定优势: 适用于OLAP场景,对比CSV等行式存储结构,列示存储支持映射下推和谓词下推,减少磁盘IO: 同样的压缩方式下

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