主要功能hive配置参数作用默认值应用场景并发hive.exec.parallel=true;多job并发 hive.exec.parallel.thread.numbe=X;可以并行化的job数8 输入合并小文件hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;执
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2023-07-12 21:58:41
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目录一、简介1.1 ORC二、测试环境说明2.1.集群环境2.2 测试数据2.2.1 TPC-H使用1）tpch下载2）解压3)配置4）生成执行命令，生成dbgen2.2.2 建表、sql和数据准备1）建表语句见附件，分别建Textfile、ORC、Parquet表2）导入数据3）查询语句见附件三、Impala查询ORC和Parquet对比四、ORC和Parquet的压缩效率对比五、ORC和Pa
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2023-07-20 22:08:55
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1. 创建parquet table :create table mytable(a int,b int) STORED AS PARQUET; 2. 创建带压缩的parquet table:create table mytable(a int,b int) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES('parquet.compression'='SNAPPY');&
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2023-06-16 15:22:16
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一.引用parquet 文件常见于 Spark、Hive、Streamin、MapReduce 等大数据场景，通过列式存储和元数据存储的方式实现了高效的数据存储与检索，下面主要讲 parquet 文件在 spark 场景下的存储，读取与使用中可能遇到的坑。二.Parquet 加载方式1.SparkSession.read.parquetSparkSession 位于 org.a
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2023-08-09 13:09:19
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**流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建外部表)
C(创建parquet表)
D(将数据导入parquet表)
E(查询parquet表)
F(结束)
A-->B
B-->C
C-->D
D-->E
E-->F
```
**步骤及代码：**
1. 创建外部表：
```sql
CREATE EXTERNAL TABLE external_tab
1 诡异现象在Fayson的测试测试环境下有一张Parquet格式的表，由于业务需要对表的字段名称数据类型进行了修改和新增列等操作，导致使用Hive和Impala查询显示的结果不一致问题。Impala查询表时由于数据类型问题直接抛出异常：WARNINGS: File 'hdfs://nameservice1/user/hive/warehouse/hdfs_metadata.db/d1/f4429
一、Hive的压缩和存储1，MapReduce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对应的编码/解码器DEFLATE无DEFLATE.deflate否org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecGzipgzipDEFLATE.gz否org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodecbzip2bzip2bzip2.bz2
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2023-08-27 00:20:48
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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
Parquet列式存储Apache Parquet是Hadoop生态系统中的列式存储格式，面向分析型业务，与数据处理框架、数据模型、编程语言无关。● 优势降低存储空间：按列存，能够更好地压缩数据，因为一列的数据一般都是同质的（homogenous）提高IO效率：扫描（遍历/scan）的时候，可以只读其中部分列. 而且由于数据压缩的更好的缘故，IO所需带宽也会减小降低上层应用延迟查询引擎: Hive
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
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Hive作为数据仓库常用工具之一，在数据量级越来越大的时候，存储问题会暴露出来。那么在之前大部分为了省事方便都会以TextFile*作为存储类型，此类型比较占存储，并且查询效率并不是很高。为了节省集群的存储空间，研究了各种存储类型，网上各类帖子已经把这几类的优缺点和使用场景说的非常明确。我在这稍微提及一下，主要想分享我在使用sqoop抽取数据时进行文件类型转换（parquet）遇到的坑，共享出来希
这里写目录标题hive数据存储与压缩调优Fetch抓取hive本地模式表的优化JoinMapJoinGroup ByCount(distinct)笛卡尔积使用分区剪裁、列剪裁动态分区调整分桶数据倾斜map个数reduce个数jvm重用 hive数据存储与压缩数据的存储格式： 两大类：行式存储 列式存储行式存储两种：textFile sequenceFile 列式存储两种：parquet orc
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2023-07-13 16:03:12
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在Hive中，为我们提供了五种文件存储格式1、Textfile2、Sequencefile3、Rcfile4、Orcfile5、Parquet 这里主要介绍一下Parquet，列式存储一、概念1、Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式，它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Mapreduce、Spark等)，被多种查询引擎支持（Hive、Impala、Dri
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2023-09-20 04:44:38
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正文带有描述式的行列式存储文件。将数据分组切分，一组包含很多行，每一行再按例进行存储。orc文件结合了行式和列式存储结构的优点，在有大数据量扫描读取时，可以按行进行数据读取。如果要读取某列的数据，可以在读取行组的基础上读取指定的列，而不需要读取行组内所有数据以及一行内的所有字段数据。1.1 orc文件的结构：条带（stripe）orc文件存储数据的地方文本脚注（file footer）包含了str
# 从Hive到Parquet: 数据存储和查询的进化
## 引言
在大数据时代，数据的存储和查询是非常关键的，因为数据量庞大，处理速度慢。因此，优化数据存储和查询变得尤为重要。Hive是一种在Hadoop上构建的数据仓库基础设施，它允许用户使用类似SQL的查询语言HiveQL查询存储在Hadoop上的大型数据集。然而，Hive使用的默认存储格式是文本文件，这导致了数据存储和查询的低效率。为了
原创
2023-08-11 09:47:35
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# 实现 Hive 表 Parquet 的步骤
## 1. 理解 Hive 和 Parquet 的基本概念
在开始实现 Hive 表 Parquet 之前，我们首先需要理解 Hive 和 Parquet 的基本概念。
- Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，它提供了一个方便的方式来处理大规模数据集。Hive 使用类似于 SQL 的查询语言（称为 HiveQL）来进行数据分
原创
2023-08-31 08:25:28
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## Hive Parquet 查看的流程
为了帮助你实现"Hive Parquet 查看"，我将提供以下步骤来指导你完成这个任务。在整个流程中，我们假设你已经具备基本的Hive和Parquet的知识。
### 步骤概览
下面的表格概述了完成这个任务所需的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 启动Hive |
| 步骤2 | 创建表 |
| 步骤3 |
## Hive 创建 Parquet
在数据处理和分析的过程中，数据格式的选择对于性能和效率至关重要。Parquet 是一种列式存储格式，它具有高压缩比和高性能的特点，适用于大规模数据分析。在 Hive 中，我们可以使用 Parquet 格式来存储和查询数据。本文将介绍如何在 Hive 中创建 Parquet 表，并进行一些基本的操作。
### 环境准备
在开始之前，请确保以下环境已经准备好
原创
2023-08-25 13:22:39
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# 如何在Hive中创建Parquet文件
## 1. 流程概述
在Hive中创建Parquet文件需要经过一系列步骤，包括创建表、加载数据、将数据以Parquet格式存储。以下是整个流程的步骤摘要：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 将数据加载到表中 |
| 3 | 将表中的数据以Parquet格式存储 |
## 2. 具体
## 数据迁移流程
### 1. 准备工作
在开始数据迁移之前，需要确保以下几个条件已经满足：
- 数据源：已经准备好要迁移的数据，可以是Hive表、文件或其他数据源。
- DataX：已经安装和配置好DataX，可以通过官方文档进行安装和配置。
### 2. 创建Hive表
在目标Hive数据库中创建一个新的表，用于存储迁移后的数据。可以使用Hive自带的命令行工具或Hue等工具来执行以下D
原创
2023-08-21 03:45:34
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