一、环境说明 Hadoop集群：使用测试Hadoop集群，节点：hadoop230 hadoop231 hadoop232 hadoop233 这几台机器配置一样，具体参数可参考如下： CPU数量：2个 CPU线程数：32个 内存：128GB 磁盘：48TB使用测试机群上的同一个队列，使用整个集群的资源，所有的查询都是无并发的。Hive使用官方
# Hive 表 Parquet 建表指南
在大数据领域，Hive 是一种广泛使用的数据仓库工具，其默认格式是 TextFile，但 Parquet 格式因其高效的存储和压缩性能而越来越受欢迎。本文将指导您如何在 Hive 中创建 Parquet 格式的表。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确整个流程，以下是实现 Hive 表 Parquet 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
1.Hive基本操作：1.1.Hive的建表语句： CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type
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2023-09-13 14:42:25
174阅读
注：hive其他语法在hive官网有说明，建议初学者，去官网学习一手的资料，
官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home#Home-UserDocumentation
官网说明
Hive建表方式共有三种：
直接建表法
查询建表法
like建表法
首先看官网介绍
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL
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2023-06-16 10:31:51
206阅读
Hive Parquet 建表
Parquet 是一种列式存储格式，它被广泛应用于大数据处理平台，如 Hive、Impala 和 Spark 等。在 Hive 中使用 Parquet 格式可以提供高性能的查询和压缩，能够节省存储空间并提高查询效率。本文将介绍如何在 Hive 中使用 Parquet 格式建表，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Parquet 格式
Parquet 是一种以
原创
2023-08-19 11:49:43
317阅读
## 如何实现“hive建parquet表”
### 步骤概述
首先，让我们来看一下建立Hive Parquet表的整个过程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建表 |
| 3 | 指定表的存储格式为Parquet |
| 4 | 加载数据到表中 |
### 详细步骤
#### 步骤1：创建数据库
在Hive中，我们需要首先
# 使用Hive建表parquet文件格式教程
## 整体流程
在Hive中建表并指定Parquet文件格式，通常需要以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|-------|
| 1 | 连接到Hive数据库 |
| 2 | 创建数据库（如果需要） |
| 3 | 创建表并指定文件格式为Parquet |
| 4 | 加载数据到表中（可选） |
## 具体步骤及代码示例
###
Apache Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供一种HQL语言进行查询，具有扩展性好、延展性好、高容错等特点，多应用于离线数仓建设。1. Hive架构存储： Hive底层存储依赖于hdfs，因此也支持hdfs所支持的数据存储格式，如text、json、parquet等。当我们将一个文件映射为Hive中一张表时，只需在建表的时告诉Hive，
摘要：本文主要介绍了Hive创建表的一些知识，包含内部表、外部表、分区和分桶等。一、 表创建基本知识一般创建sql如下create table ods_uba.lin_test
(
operate_no string,
dev_no string,
user_id
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2023-07-12 18:06:21
279阅读
目前两者都作为Apache的顶级项目来进行维护，但是无论是设计的思路还是合理性都是ORCFile更为优秀. 但是或许是因为背后所主导的力量不同，毕竟是出身名门，在各个存储系统的支持上，和实际的运用之中，Parquet还是占了很大的优势1 大数据文件格式1.1 Apache ORCORC（OptimizedRC File）存储源自于RC（RecordColumnar File）这种存储格式，RC是一
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2023-07-13 01:40:02
121阅读
# 使用 Parquet 建表在 Hive 中的应用
在大数据领域中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，可以用于管理和处理大规模数据集。Parquet 是一种列式存储格式，它在大数据处理中也有着广泛的应用。本文将介绍如何在 Hive 中使用 Parquet 格式来建表，以及一些相关的概念和操作。
## Parquet 格式简介
Parquet 是一种优秀的列式存储格式，它支持高效的压缩和编
CDH4.3版本中并没有提供现成的Parquet安装包，所以如果在Hive或Impala中需要使用Parquet格式，需要手动进行安装，当创建Parquet格式的表时，需要定义Parquet相关的InputFormat,OutputFormat,Serde，建表语句如下hive> create table parquet_test(x int, y string)
&g
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2023-07-23 17:30:57
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创建parquet分区的表 速度更快----创建parquet表，并指定压缩格式create table xyy_temp_data.temp_dwd_b2b_ec_tb_order_detail
(
id bigint comment '订单明细',
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2023-07-14 14:38:09
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# Hive 存储为 Parquet 建表
Apache Hive 是一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。Parquet 是一种高性能的列式存储格式，特别适合用于大数据处理。在 Hive 中存储数据为 Parquet 格式，可以提高数据的查询和处理效率。
## 什么是 Parquet？
Parquet 是一种列式存储格式，它将数据按列存储，
1.异常描述当运行“INSERT ... SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时，如果启用了动态分区，你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。Hive客户端： Task with the most failures(4):
Diagnostic Messages for this Task:
Error: GC overhead limit exceeded
...
.1 文档编写目的在CDH中使用Hive时，为了统一数据文件的存储格式，推荐使用Parquet格式的文件存储，这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表，并使用了DATE数据类型，这会导致在Impala中无法进行正常的查询，因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类
在数仓中，建议大家除了接口表(从其他数据库导入或者是最后要导出到其他数据库的表)，其余表的存储格式与压缩格式保持一致。我们先来说一下目前Hive表主流的存储格式与压缩方式。文件存储格式从Hive官网得知，Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式，如 TextFile（文本格式），RCFile（行列式文件），SequenceFile（二进制序列化文件）
# 如何在Parquet上建Hive表
在数据处理和分析领域，Parquet是一种流行的列式存储格式，它可以提供高效的数据压缩和快速的查询性能。而Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以让用户方便地查询和分析存储在Hadoop集群上的数据。在本文中，我们将教你如何在Parquet格式的数据上建立Hive表，以便更好地利用这两种强大的工具。
## 实际问题
假设你有一份旅行数据
# Hive建表指定为Parquet格式
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Hive中建表并指定为Parquet格式。Parquet是一种高效的列式存储格式，可以提供更好的性能和压缩率。
## 操作流程
下面是建表并指定为Parquet格式的操作流程。我们将使用Hive的DDL语句来完成这个任务。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建Hiv
原创
2023-10-16 07:01:13
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目录1 文件存储格式1.1 ORC1.1.1 ORC的存储结构1.1.2 关于ORC的hive配置1.2 Parquet1.2.1 Parquet的存储结构1.2.2 Parquet的表配置属性1.3 ORC和Parquet对比2 压缩方式3 存储和压缩结合该如何选择?3.1 ORC格式存储，Snappy压缩3.2 Parquet格式存储，Lzo压缩3.3 Parquet格式存储，Snappy压
