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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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 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
1）hive中内部表和外部表的区别内部表：又叫管理表，表的创建，和删除都由hive自己决定。外部表：表结构上同内部表，但是存储的数据时自己定义的，外部表在删除的时候只删除元数据，原始数据时不能删除的。内部表和外部表的区别主要体现在两个方面：删除：删除内部表，删除元数据和数据；删除外部表，删除元数据，保留数据。使用：如果数据的所有处理都在 Hive 中进行，那么倾向于 选择内部表，但是如果 Hive
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2023-09-20 06:05:54
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内部表/外部表未被external修饰的是内部表（managed table），被external修饰的为外部表（external table），默认创建内部表； 区别： 内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理； 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己指定，若未指定
Hive 有四种表的类型内部表(管理表) 由Hive完全管理表和数据的生命周期。默认创建的表是内部表。 删除表的时候，数据和元数据都被删除。外部表 删除外部表时只删除元数据，不会删除它关联的数据文件。外部表更加安全和灵活，易于数据的共享。分区表 根据业务编码、日期、其他类型等维度创建分区表，在一个表对应的目录下，一个分区对应一个目录。 单表数据量巨大，而且查询又经常限定某一个类别，那么可以将表按照
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2023-09-08 18:26:15
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零．Hive数据库存储四种方式的区别内部表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过/conf/hive-site.xml配置文件中的hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是在HDFS上的/user/hive/warehouse，所有的Hive内部表存储在这个位置。 外部表：
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2023-07-12 18:05:49
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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
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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一、内外部表区别？内部表：加载数据到hive所在的hdfs目录，删除时，元数据和数据文件都删除 外部表：不加载数据到hive所在的hdfs目录，删除时，只删除表结构。外部表数据相对来说更加安全些，因为各种前端不会直接提供hdfs的删除接口。同时外部表数据组织也更加灵活，方便共享源数据。1. 默认仓库路径内部表：内部表的默认创建路径在：/user/hive/warehouse/database.db
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2023-07-12 10:30:08
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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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hive 内部表和外部表的区别和理解1. 内部表 create table test (name string , age string) location '/input/table_data'; 注：hive默认创建的是内部表此时，会在hdfs上新建一个test表的数据存放地 load data inpath '/input/data' into table test ; 会将hdf
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2023-07-12 21:50:37
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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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Hive建内部表-- 创建一个内部表
create table if not exists student(
id int, name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile
location '/home/hadoop/hive/warehouse/student';
-- 查询表的类型
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2023-08-18 22:54:42
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