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
# Hive 表开启压缩
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个广泛使用的工具，它使得用户能够用类 SQL 的方式查询和管理大数据。为了提高存储效率和查询性能，启用数据压缩是一个常见的做法。本文将介绍如何在 Hive 表中开启压缩，结合实际代码示例，帮助读者深入理解这一过程。
## 什么是 Hive 压缩？
Hive 压缩依赖于底层的 Hadoop 生态系统，主要用于减少存储空间占
# Hive表开启压缩
在大数据处理中，数据的压缩是一种常见的优化技术，它可以减少存储空间、提高读写性能，并降低网络传输的开销。Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库工具，也支持对表数据进行压缩。本文将介绍Hive表开启压缩的方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 压缩的类型
Hive支持多种数据压缩类型，包括但不限于：
- Snappy：一种流行的高性能压缩算法，适用于大部分数据类
Hive数据压缩和存储一、Hadoop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bzip2bzip2.bz2是LZOLZO.lzo是SnappySnappy.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：压缩格式对应的编码/解码器DEFLATEorg.apac
# 如何在hive中建表开启压缩
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在hive中建表开启压缩。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------------|
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 进入数据库 |
|
# Hive 外部表并且开启压缩
在大数据分析领域，Hive 是一种非常常见的数据仓库工具，它可以提供类似于 SQL 的查询语言，用于对大规模数据集进行分析和处理。Hive 的外部表功能可以让我们在 Hive 中操作并管理数据，而不需要将数据加载到 Hive 的仓库中。而开启压缩功能可以减少数据存储空间的占用，提高查询性能。本文将介绍如何在 Hive 中创建外部表并开启压缩。
## 外部表的概
大数据-Hive（三）目录Hive表的数据压缩方式Hive表的文件存储格式存储和压缩结合多字符分割场景Hive表的数据压缩方式压缩配置参数要在Had
1：压缩首先打开hive的压缩功能命令：set hive.exec.compress.intermediate=true;开启map端数据压缩功能命令：set mapreduce.map.output.compress=true;设置map端的数据压缩格式：命令：set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compres
# Hive开启压缩
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Hive中开启压缩功能。下面将详细介绍整个过程，并提供每个步骤需要执行的代码。
## 过程概述
以下是在Hive中开启压缩功能的步骤概述。通过按照这些步骤逐一执行，你将能够成功实现压缩功能。
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 设置压缩编解码器 |
| 2. | 压缩表数据 |
| 3
原创
2023-08-03 16:24:03
85阅读
压缩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是Snappy无Snappy.snappy否为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器压缩格式对应的编码/解码器DEFLATEorg.apache.hadoop.io.c
1、Hive压缩概述：Hive的压缩是MR的压缩，分为Map端结果文件压缩和Reduce端结果文件压缩压缩性能比较压缩算法原始文件大小压缩文件大小压缩速度解压速度gzip8.3GB1.8GB17.5MB/s58MB/sbzip28.3GB1.1GB2.4MB/s9.5MB/sLZO8.3GB2.9GB49.3MB/s74.6MB/sSnappy8.3GB3G250MB/S500 MB/s按照Hiv
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2023-07-14 12:03:53
246阅读
Hive使用的是Hadoop的文件系统和文件格式，比如TEXTFILE，SEQUENCEFILE等。
在Hive中对中间数据或最终数据数据做压缩，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
前言OS：CentOS 7Hive：2.3.0Hadoop：2.7.7MySQL Server：5.7.10Hive官方手册：LanguageManual LZO在配置Hive使用lzo压缩功能之前，需要保证Hadoop集群中lzo依赖库的正确安装，以及hadoop-lzo依赖的正确配置，可以参考：Hadoop配置lzo压缩温馨提示：Hive自定义组件打包时，不要同时打包依赖，避免各种版本冲突，只
关于hive数据压缩 一、优缺点 优点： 1，减少存储磁盘空间，降低单节点的磁盘IO。 2，由于压缩后的数据占用的带宽更少，因此可以加快数据在Hadoop集群流动的速度。例如在不同节点创建3个replica的阶段，或是shuffle阶段。 缺点： 需要花费额外的时间/CPU做压缩和解压缩计算
原创
2017-12-19 14:44:00
38阅读
在大数据处理中，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以进行数据查询、分析和处理。而在Hive中，我们经常会使用TextFile格式来存储数据，但是当数据量很大时，文件会变得非常大，这时就需要考虑对文件进行压缩，以减少存储空间和提高查询速度。
Hive提供了一种简单的方法来开启文件压缩，下面我们来看一下如何使用Hive TextFile开启压缩：
首先，我们需要在Hive中创建一个表，并指定文件
hive官网：http://hive.apache.org/Apache Hive™数据仓库软件有助于使用SQL读取，编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据中。提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive。hive提供了SQL查询功能 hdfs分布式存储。hive本质HQL转化为MapReduce程序。环境前提：1）启动hdfs集群2）启动yarn集群如
Hive中的文件格式1-TEXTFILE文本格式，Hive的默认格式，数据不压缩，磁盘开销大、数据解析开销大。对应的hive API为：org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat和org.apache.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat；可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但是使用这
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2023-07-12 18:48:37
218阅读
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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目录一、Hadoop 压缩配置1. MR 支持的压缩编码2. 压缩参数配置二、开启 Map 输出阶段压缩 (MR 引擎)三、开启 Reduce 输出阶段压缩四、文件存储格式1. 列式存储和行式存储2. TextFile 格式3. Orc 格式五、存储和压缩结合测试存储和压缩 一、Hadoop 压缩配置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
Hive 高级篇1. Hive 数据存储格式（数据压缩）1.1 Hive 数据压缩1.2 Hive 开启数据压缩1.3 数据存储格式——行式存储1.4 数据存储格式——列式存储1.5 存储文件格式1.6 文件压缩1.7 HIve 分层的常见压缩方式 2. Hive 调优（上）2.1 Fetch 抓取机制2.2 mapreduce 本地模式2.3 严格模式2.4 并行执行机制2.5 小文件合并的操
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2023-07-26 14:32:14
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