0、前言 HDFS不适合大量小文件的存储，因namenode将文件系统的元数据存放在内存中，因此存储的文件数目受限于 namenode的内存大小。HDFS中每个文件、目录、数据块占用150Bytes。如果存放的文件数目过多的话会占用很大的内存甚至撑爆内存。HDFS适用于高吞吐量，而不适合低时间延迟的访问。如果同时存入大量的小文件会花费很长的时间。本篇文章主要介绍在CDP7.1.6集群中如
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2023-09-20 06:28:26
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## 如何实现“hive orc 合并小文件”
### 一、流程概述
首先，让我们看看整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 将小文件合并成大文件 |
| 2 | 创建一个新的orc表 |
| 3 | 将合并后的大文件加载到新的orc表中 |
### 二、详细操作步骤
#### 步骤一：将小文件合并成大文件
首先，我们需要将所有小文件合并成
验证内容： 1、验证创建hadoop类型的catalog 2、验证创建hive类型的catalog 3、通过cdc读取mysql表，写入hive类型catlog的iceberg表。 验证失败 4、通过cdc读取mysql表，写入kafka，再写入hive类型catlog的iceberg表。 验证失败 5、总结
在flink1.11.1版本中 flink mysql cdc可以成功作为so
ORC（The Optimized Row Columnar），被设计用来给hive提供更高效的数据存储格式。和其它数据格式相比（parquest、text、rc），orc在读、写、处理数据上有着更优的表现。ORC是一种文件结构，排列组织存储数据的一种结构，而非一种数据压缩格式，就像hbase索引数据用B+树形式来存储数据。orc是列式存储结构，（关系型数据库大多用的是行式存储），由于列式数据数据
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2023-09-20 06:28:58
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Hive 支持的文件存储格式Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式TextFile（文本格式）RCFile（行列式文件）SequenceFile（二进制序列化文件）AVROORC（优化的行列式文件）Parquet 格式使用最多的是TextFile，SequenceFile，ORC和Parquet，今天此篇就从ORC 和 Parquet讲讲这两种文件存储格式，
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2023-09-08 21:22:53
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ORC 介绍ORC 文件格式是 Hive 0.11.0 版本引入的一种文件格式。ORC 的引入是为了解决其他 Hive 文件格式的局限性。使用 ORC 文件格式提升 Hive 读取、写入及处理数据的性能。与 RCFile 对比，ORC 文件格式有很多优点：每个 Task 只输出一个文件，降低 NameNode 的负载。Hive 数据类型支持，包括：datetime、decimal 以及复杂数据类型
# ORC 文件入 Hive 的方法与实践
在大数据生态系统中，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种高度优化的开源列式存储格式。这两者的结合可以极大地提高数据处理的效率和性能。本文将介绍如何将 ORC 文件导入 Hive，并提供代码示例及一些实用技巧。
## 一、ORC 文件概述
ORC（Optimized Row Colu
Hive支持的文件存储格式有 - TEXTFILE - SEQUENCEFILE - RCFILE - 自定义格式 在建表的时候，可以使用STORED AS子句指定文件存储的格式。TEXTFILE 即通常说的文本格式，默认长期，数据不做压缩，磁盘开销大、数据解析开销大。 SEQUENCEFILE Hadoop提供的一种
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2023-08-18 23:05:55
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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.DefaultCodecGzipgzipDEFLATE.gz否org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodecbzip2bzip2bzip2.bz2
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2023-08-27 00:20:48
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# Hive ORC 表数据文件比 Bucket 多的实现过程
在使用 Hive 时，你可能会发现 ORC 表的数据文件数量有时会超过 Bucket 的数量。这可能会影响查询性能和存储效率。本文将介绍如何实现 "Hive ORC 表数据文件比 Bucket 多" 的流程，并通过表格展示每一步的详细步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建Hive表]
B --> C[加载数据到表]
C --> D[查询数据]
D --> E[将数据存储为ORC文件]
E --> F[统计ORC文件数]
F --> G[结束]
```
# 深入了解Hive ORC文件
在大数据领域，数据存储和查询是一个非常重要
一、关于ORC文件格式（ ORC从Hive0.11开始引入） ORC（Optimized Row Columnar）格式可以高效地存储Hive数据，被设计用来规避其他文件格式存在的缺陷，使用ORC文件格式可以提升Hive读、写与处理数据的性能。ORC文件格式有以下优点： 1、一个任务的输出对应一个文件，从而减轻Namenode的负载压力 2、Hive可以支持datet
Impala推荐使用parquet格式，3.0版本之前 不支持ORC,Rcfile- Hive 0.x版本推荐使用rcfile- PrestoDB推荐使用ORC，orcFile因为元数据管理的原因对查询hive做了优化- Spark支持ORC,Parquet,RcfileParquet与ORC对比orc.compress:表示ORC文件的压缩类型，「可选的类型有NONE、ZLB和SNAPPY，默认
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2023-08-13 14:30:55
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导读 在大数据领域中，hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，主要用于对大数据量的处理工作，在平时设计和查询时要特别注意效率。数据倾斜、数据冗余、job或者I/O过多，MapReduce分配不合理等都会影响到hive效率。 本文主要介绍hql语句本身优化和hive配置优化提高hive效率。 ▐ 谓词下推 就是将SQL
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2023-07-24 15:36:14
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行转列行转列 将多行的数据合并到一列中collect_setcollect_set – 去重collect_list以上两个都是聚合函数 将收集的多行数据聚集成一个数组集合concat拼接 参数是可变参数 拼接字符串concat_ws参数一 拼接符 参数二 可变个数的字符串/数组表内容
zz 处女座 B
nn 射手座 A
bb 处女座 B
gg 白羊座 A
tg 射手座 A
create tabl
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2023-09-01 19:40:51
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Hive优化——ORCFile简介一、ORC文件格式简介The Optimized Row Columnar (ORC) file format provides a highly efficient way to store Hive data. It was designed to overcome limitations of the other Hive file formats. Usi
文章目录概述文件存储结构StripeIndex DataRow DataStripe Footer两个补充名词Row GroupStreamFile Footer条纹信息列统计元数据类型信息复杂数据类型Postscript数据读取位置指针三层过滤文件级Stripe级Row 级数据读取索引行组索引布隆过滤器事务支持压缩内存管理Hive中使用ORCHive使用Hive参数设置 概述本文基于上一篇文章
hive表的源文件存储格式有几类：1、TEXTFILE 默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看2、SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件，使用方便、可分割、可压缩等特点。 SEQUENCEFILE将数据以< key,value>的形式序列化到文件中
1.概述 在存储业务数据的时候，随着业务的增长，Hive 表存储在 HDFS 的上的数据会随时间的增加而增加，而以 Text 文本格式
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2022-06-17 09:20:36
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在/etc/profile中修改环境变量如下 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55-cloudera export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.0.3 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$MAVEN_HOME/bin:$PATH export CLASSP
