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
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
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 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
# 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 |
|
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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# 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
# Hive创建gzip压缩表实现流程
## 1. 简介
在Hive中创建gzip压缩表可以有效地减少存储空间，并提高数据读取的效率。本文将向您介绍如何通过使用Hive来创建gzip压缩表。
## 2. 实现步骤
以下是创建gzip压缩表的步骤概览：
| 步骤 | 动作 |
|-----|-------|
| 1. | 创建外部表 |
| 2. | 导入数据到外部表 |
| 3. | 创建压
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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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
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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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2015年05月06日 13:37:22 大数据部 阅读数 3232更多本文链接：https://blog.csdn.net/BDCHome/article/details/45534687GZIP为Linux系...
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2019-08-29 11:10:00
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2015年05月06日 13:37:22 大数据部 阅读数 3232更多本文链接：https://blog.csdn.net/BDCHome/article/details/45534687GZIP为Linux系...
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2019-08-29 11:10:00
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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 |
| ---- | ---- |
| 1 |
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
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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
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
