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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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
有没有掌握hive调优，是判断一个数据工程师是否合格的重要指标1.数据的压缩与存储格式MR支持的压缩编码性能比较 ①bzip2的压缩率高，但是压缩/解压速度慢 ②LZO的压缩率相对低一些，但是压缩/解压速度很快 ③注:LZO是供Hadoop压缩数据用的通用压缩编解码器。其设计目标是达到与硬盘读取速度相当的压缩速度，因此速度是优先考虑的因素,而不是压缩率。与Gzip编解码器相比，它的压缩速度是Gzi
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2023-08-16 19:40:17
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Hive 压缩和存储 完整使用一、 Hadoop 压缩配置1.1 MR 支持的压缩编码1.2 查看自己的压缩方式1.3 压缩参数配置2.0 开启 Map 输出阶段压缩（MR 引擎 案例实操）（1）开启 hive 中间传输数据压缩功能（2）开启 mapreduce 中 map 输出压缩功能（3）设置 mapreduce 中 map 输出数据的压缩方式（4）执行查询语句3.0 开启 Reduce 输
数据压缩
作用：
1、Map阶段对数据进行压缩，则可以减少Map和Reduce之间数据的传输量，提高执行效率
2、Reduce阶段的输出结果压缩，可以极大的节省磁盘空间，同时hive可以直接识别压缩文件
-- 操作一：开启Map端压缩
-- 1）开启hive中间传输数据压缩功能
set hive.exec.compress.intermediate=true;
--2）开启ma
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2023-07-10 15:38:42
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文章目录1 压缩1.1 压缩概述1.2 压缩策略与原则2 Hadoop压缩配置2.1 MR支持的压缩编码2.2 压缩方式选择2.2.1 Gzip压缩2.2.2 Bzip2压缩2.2.3 Lzo压缩2.2.4 Snappy压缩2.3 压缩参数配置3 开启Map输出阶段压缩4 开启Reduce输出阶段压缩5 文件存储格式5.1 列式存储和行式存储5.2 TextFile格式5.3 Orc格式5.4
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2023-08-18 23:33:42
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文章目录hive的数据压缩1、MR支持的压缩编码压缩性能的比较2、压缩配置参数3、开启Map输出阶段压缩4 开启Reduce输出阶段压缩hive的数据存储格式1、 列式存储和行式存储2、 TEXTFILE格式3、 ORC格式4、 PARQUET格式主流文件存储格式对比实验存储文件的压缩比测试1、TextFile2、ORC3、Parquet存储文件的压缩比总结存储和压缩结合创建一个非压缩的的ORC
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2023-07-14 11:54:43
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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
Hive分区表数据压缩1.背景目前公司的Hive分区表采用的TextFile格式存储，占用的存储空间较大，考虑到存储成本，需要对存储的历史数据进行压缩。2.压缩格式选择2.1 snappy压缩优点：高速压缩速度和合理的压缩率；支持Hadoop native库。缺点：不支持split；压缩率比gzip要低；Hadoop本身不支持，需要安装；linux系统下没有对应的命令。应用场景：当MapReduc
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2023-08-10 15:30:48
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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，节省我们的MR处理的网络带宽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
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2023-07-21 16:25:40
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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进行评价：压缩比：压缩
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2023-07-12 22:07:51
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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
文章目录存储格式行存储与列存储存储格式解析TextFile 格式ORC 格式Parquet 格式存储效率对比TextFile 格式ORC 格式（推荐）Parquet 格式对比压缩ORC —— ZLIB 压缩ORC —— SNAPPY 压缩Parquet —— GZIP 压缩Parquet —— SNAPPY 压缩总结 本文中用到的数据源下载：log.data存储格式Hive 支持多种存储格式，常
# 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
# 如何实现Hive表压缩存储
## 概述
在Hive中，我们可以通过压缩存储来减小数据文件的大小，提高查询性能和节省存储空间。本文将向你介绍如何实现Hive表的压缩存储。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[创建表]
step2[开启压缩]
step3[插入数据]
end[结束]
st
## Hive外部表压缩
在Hadoop生态系统中，Hive是一种开源的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言，用于在大规模数据集上进行数据分析。Hive支持管理和查询大型数据集，可以将数据存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中。
在Hive中，表是数据的逻辑分组，它由一系列列和行组成。Hive提供了两种类型的表：管理表和外部表。管理表是由Hive管理其数据和元数据的表，而外
# 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
