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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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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参考书籍：《Hive编程指南》1.Hive压缩压缩能节约磁盘空间，还能增加吞吐量和性能。但是压缩/解压会增加额外的CPU开销，不过，通过减少载入内存的数据量而提高I/O吞吐量会更加提高网络传输性能。Hadoop的job通常是I/O密集型而不是CPU密集型的。如果是这样的话，压缩可以提高性能。不过如果用户的job是CPU密集型的话，那么使用压缩可能会降低执行性能。确定是否进行压缩的唯一方法就是尝试不
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 |
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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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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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# Hive Snappy支持的压缩
Apache Hive是一个开源的数据仓库基础设施，可以用于查询和分析大规模的数据集。Hive提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，它允许用户通过类似于SQL的语句来处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据。
在Hive中，数据的压缩对于提高存储和查询性能非常重要。Hive支持多种压缩算法，其中包括Snappy压缩算法。本文将介绍H
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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# Hive中textfile格式和snappy压缩方式的使用
在Hive中，数据可以以不同的格式存储，以便提高查询效率和节省存储空间。其中，textfile格式是一种常见的格式，它以文本形式存储数据。而snappy是一种流行的压缩算法，可以有效地减小数据文件的大小，提高存储效率。
本文将介绍如何在Hive中使用textfile格式和snappy压缩方式，以及如何将它们结合起来，为数据存储和查
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，例如在map端产生的数据进行压缩或在reduce端产生的数据也进行压缩后再输出。这样可以节省我们的网络带宽。 1.1 MR支持的压缩编码 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： 压缩性能的比较
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2023-07-12 22:05:14
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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
为什么要压缩 在Hive中对中间数据或最终数据做压缩，是提高数据吞吐量和性能的一种手段。对数据做压缩，可以大量减少磁盘的存储空间，比如基于文本的数据文件，可以将文件压缩40%或更多。同时压缩后的文件在磁盘间传输和I/O也会大大减少；当然压缩和解压缩也会带来额外的CPU开销，但是却可以节省更多的I/O和使用更少的内存开销。压缩模式说明 1. 压缩模式评价 可使用以下三种标准对压缩方式
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2023-09-18 17:27:10
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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
目录一.Hadoop的压缩配置1.MR支持的压缩编码2.压缩参数配置3.开启Mapper输出阶段压缩4.开启Reduceer输出阶段二.文件存储1.列式存储和行式存储2.TextFile，Orc，Parquet比较3.应用总结一.Hadoop的压缩配置1.MR支持的压缩编码压缩格式算法文件扩展名是否可切分DEFLATEDEFLATE.deflate否GzipDEFLATE.gz否bzip2bzip
压缩一般使用snappy压缩方式开启map端的压缩案例实操： 1）开启hive中间传输数据压缩功能 hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true; 2）开启mapreduce中map输出压缩功能 hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true; 3）设置mapr
一、压缩相关1. 开启Map输出阶段压缩（MR引擎）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： 1）案例实操： （1）开启hive中间传输数据压缩功能hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;（2）开启mapreduce中map输出压缩功能hive (default)&
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2023-07-14 11:09:13
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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
压缩压缩方式有：Gzip、BZip2、LZO、Snappy1、BZip2有最高的压缩比但也会带来更高的CPU开销，Gzip较BZip2次之。如果基于磁盘利用率和I/O考虑，这两个压缩算法都是比较有吸引力的算法。2、LZO和Snappy算法有更快的解压缩速度，如果更关注压缩、解压速度，它们都是不错的选择。 LZO和Snappy在压缩数据上的速度大致相当，但Snappy算法在解压速度上要较LZO更快。
