一、数据的压缩1、数据的压缩说明（1）压缩模式评价可使用以下三种标准对压缩方式进行评价1、压缩比：压缩比越高，压缩后文件越小，所以压缩比越高越好；2、压缩时间：越快越好；3、已经压缩的格式文件是否可以再分割：可以分割的格式允许单一文件由多个Mapper程序处理，可以更好的并行化；（2）常见压缩格式压缩方式压缩比压缩速度解压缩速度是否可分割gzip13.4%21 MB/s118 MB/s否bzip2
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GzipgzipDEFAULT.gz否bzip2bzip2bzip2.bz2是LZOlzopLZO.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
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2023-08-19 17:51:28
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一、hive的数据压缩 在实际工作当中，hive当中处理的数据，一般都需要经过压缩，前期我们在学习hadoop的时候，已经配置过hadoop的压缩，我们这里的hive也是一样的可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽 1.1、 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
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2023-07-20 19:27:42
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# 深入了解Hive建表Snappy压缩
在大数据领域，Hive是一种数据仓库工具，用于在Hadoop上执行SQL查询。当数据量庞大时，如何高效地存储和管理数据成为关键问题。其中，数据压缩技术可以有效减少存储空间和提高数据读写性能。在Hive中，可以使用Snappy压缩算法来对表数据进行压缩，以节省存储空间和提高查询性能。
## 什么是Snappy压缩
Snappy是由Google开发的一种
hive文件格式：概述： 为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式，对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式，可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。文本文件：文本文件就是txt文件，我们默认的文件类型就是txt文件ORC文件：ORC介绍： ORC（Optimized Row Columnar）file
目录了解Hive的数据压缩Hadoop安装snappy（编译源码）第一步：配置阿里云yum源第二步：配置/etc/resolv.conf第三步：下载Hadoop源码并解压第四步：配置JDK第五步：安装配置maven第六步：protobuf-2.5.0安装第七步：snappy安装第八步：安装CMake第九步：hadoop编译第十步：hadoop配置修改（1）修改core-site.xml（2）修改
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2023-09-15 21:58:07
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1 Hive表的数据压缩1.1 数据的压缩说明1.2 压缩配置参数1.3 开启Map输出阶段压缩1.4 开启Reduce输出阶段压缩2 Hive表的文件存储格式2.1 列式存储和行式存储2.2 TEXTFILE格式2.3 ORC格式2.4 PARQUET格式2.5 主流文件存储格式对比实验2.5.1 TextFile2.5.2 ORC2.5.3 Parquet3 存储和压缩结合3.1 创建一个非
目录Hadoop 压缩配置MR 支持的压缩编码压缩参数配置Map 输出阶段压缩步骤Reduce 输出阶段压缩步骤文件存储格式行存储列存储TextFile 格式Orc 格式Parquet 格式存储和压缩结合创建ZLIB 压缩的 ORC 存储方式创建SNAPPY 压缩的 ORC 存储方式创建SNAPPY 压缩的 parquet 存储方式存储方式和压缩总结 Hadoop 压缩配置MR 支持的压缩编码压
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2023-09-24 09:31:47
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前缀为hive的配置项都可以在hive-default.xml.template默认配置文件中找到，既可以在客户端中set进行临时配置，也可以在hive-site.xml中进行永久配置；关于Hadoop的配置只能在Hive客户端中通过set临时配制，或者知己配置Hadoop的配置文件，达到永久配置生效的结果。一、压缩、文件存储格式1. 压缩(1) 对底层Hadoop进行压缩配置也可以直接
一般在hadoop集群上运行一个MapReduce会有以下步骤：input-> Map-> shuffle -> reduce -> output如果我们采用了数据压缩，在map阶段产生的数据大小就会减少，会减少磁盘的IO，同时还能够减少网络的IO。Linux操作系统中常见的压缩格式是bzip2、gzip、lzo、snappy这四种，这四种压缩方法的比较如下：压缩比：biz
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2023-08-02 11:07:07
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# Hive建表使用Snappy压缩实现流程
## 1. 概述
在Hive中使用Snappy压缩算法来压缩表数据可以大大减小数据文件的大小，提高查询性能。本文将介绍如何在Hive中创建使用Snappy压缩算法的表。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Hive表 |
| 步骤二 | 设置表的压缩属性 |
| 步骤三 | 加载数据到压缩
# 使用Snappy压缩建立Hive表格
## 简介
在Hive中使用Snappy压缩可以减小数据存储的空间占用，并且提高查询性能。本文将介绍如何在Hive中使用Snappy压缩建立表格。
## 建表流程
下面是建立Hive表格并使用Snappy压缩的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建数据库 |
| 步骤2 | 创建表格 |
| 步骤3 | 启用
# Hive创建表使用Snappy压缩
## 简介
在Hive中，我们可以使用Snappy压缩格式来存储表的数据。Snappy是一种快速的、无损的压缩和解压缩算法，可以显著减少数据在磁盘上的存储空间。本文将详细介绍如何在Hive中创建表并使用Snappy压缩。
## 整体流程
下面是创建表并使用Snappy压缩的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 |
文章目录1. 压缩1.1 Hodoop压缩1.2 Map输出阶段压缩1.3 Reduce输出阶段压缩2. 存储2.1 文件存储格式2.2 主流文件存储格式对比3. 压缩和存储结合 1. 压缩1.1 Hodoop压缩详见 Hadoop（十二）—— Hadoop压缩1.2 Map输出阶段压缩开启map输出阶段压缩，可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：开启hive
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2023-07-12 19:01:30
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背景HBase是目前主流的Nosql数据库之一，由于其优秀的水平扩展能力，业界常将其用来存储海量级的数据。在我们使用HBase的时候，为了节省服务器的存储成本，建议开启HBase的数据压缩特性。主流的HBase压缩方式有LZO和Snappy，Snappy的压缩比会稍微优于LZO。需要注意的是，Snappy是需要单独下载并编译安装的，此过程不在本文讨论范文之内，本文主要介绍如何通过HBase s...
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2021-07-11 14:59:49
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hive上可以使用多种格式，比如纯文本，lzo、orc等，为了搞清楚它们之间的关系，特意做个测试。
一、建立样例表
hive> create table tbl( id int, name string ) row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile;
OK
Time taken: 0.338 secon
Hive技术之压缩和存储1. Hadoop源码编译支持Snappy压缩Hadoop数据压缩相关基础知识编译后的hadoop-2.7.2.tar.gz --支持snappy压缩步骤：查看 hadoop 支持的压缩方式-- hadoop checknative 命令将编译好的支持 Snappy 压缩的 hadoop-2.7.2.tar.gz 包导入到 hadoop的/opt/software 中。解压
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2023-09-08 18:42:27
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有三种压缩算法gziplzosnappy第一种压缩后文件是最小的，snappy是最大的，但是压缩效率也就是压缩速度和解压速度，snappy是最好的企业中一般用后两种方式曾经用过lzo压缩，常导致个别老机器down机cdh4集成了snappysnappy的前身是zippy。虽然只是一个数据压缩库，它却被coogle用于许多内部项目，其中就包括Bigtable，map reduce，roc。googl
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2023-07-12 12:48:29
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最近又安装了一次hadoop系列，以前装过几次，但总也是磕磕碰碰的，本来想这次安装一步到位，可惜以前记录不够详细，中间还是过程还是有些遗漏，这次把过程详细记录起来。hadoop-1.1.2， hbase-0.95-hadoop1， hive-0.10 + snappy压缩。中间遇到不少坑，记录下来；由于这次目标是三件套一步到位，因此配置的时候
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2023-09-13 15:02:22
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最近一直在关注压缩这个问题，尤其是在hive上使用压缩。今天突然想到了，如果使用sqoop到数据到hive上的时候用压缩会怎么样呢？同时这个还涉及到我们的hadoop要能支持使用某一些压缩格式的。 #snappy安装 这次决定使用snappy这个压缩格式，但是我使用的hadoop-2.6.0-cdh5.7.0不是编译版的，在lib/native这个目录里是没有支持snappy的依赖包的，所以我们需
