# 深入了解Hive建表Snappy压缩
在大数据领域，Hive是一种数据仓库工具，用于在Hadoop上执行SQL查询。当数据量庞大时，如何高效地存储和管理数据成为关键问题。其中，数据压缩技术可以有效减少存储空间和提高数据读写性能。在Hive中，可以使用Snappy压缩算法来对表数据进行压缩，以节省存储空间和提高查询性能。
## 什么是Snappy压缩
Snappy是由Google开发的一种
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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# Hive建表使用Snappy压缩实现流程
## 1. 概述
在Hive中使用Snappy压缩算法来压缩表数据可以大大减小数据文件的大小，提高查询性能。本文将介绍如何在Hive中创建使用Snappy压缩算法的表。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Hive表 |
| 步骤二 | 设置表的压缩属性 |
| 步骤三 | 加载数据到压缩
# 使用Snappy压缩建立Hive表格
## 简介
在Hive中使用Snappy压缩可以减小数据存储的空间占用，并且提高查询性能。本文将介绍如何在Hive中使用Snappy压缩建立表格。
## 建表流程
下面是建立Hive表格并使用Snappy压缩的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建数据库 |
| 步骤2 | 创建表格 |
| 步骤3 | 启用
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
Hive文件存储格式包括以下几类： 1、TEXTFILE 2、SEQUENCEFILE 3、RCFILE 4、ORCFILE 其中TEXTFILE为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。 SEQUENCEFILE，RCFILE，ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到textfile格式的表中， 然后再从表中用i
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2023-09-25 21:33:09
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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是一种用于大数据处理的数据仓库工具，它可以在Hadoop集群上运行，并提供了类似于SQL的查询语言。在实际的工作中，我们经常需要使用Hive来创建表格，而在某些场景下，我们希望这些表格使用Snappy算法进行压缩，以优化存储空间和查询性能。本文将向你介绍如何使用Hive建表并使用Snappy进行压缩。
首先，我们需要明确整个过程的流程，并将其用表格展示出来：
| 步骤 | 说明 |
|
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
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
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’[]’ 表示可选，’|’ 表示二选一1.直接建表法：Hive将HDFS上的文件映射成表结构，通过分隔符来区分列（比如’,’ ‘;’ or ‘^’ 等），row format就是用于指定序列化和反序列化的规则。 比如对于以下记录：1,xiaoming,book-TV-code,beijing:chao
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2023-09-01 19:20:19
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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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# 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 |
文章目录1. 压缩1.1 Hodoop压缩1.2 Map输出阶段压缩1.3 Reduce输出阶段压缩2. 存储2.1 文件存储格式2.2 主流文件存储格式对比3. 压缩和存储结合 1. 压缩1.1 Hodoop压缩详见 Hadoop（十二）—— Hadoop压缩1.2 Map输出阶段压缩开启map输出阶段压缩，可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：开启hive
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2023-07-12 19:01:30
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hive上可以使用多种格式，比如纯文本，lzo、orc等，为了搞清楚它们之间的关系，特意做个测试。
一、建立样例表
hive> create table tbl( id int, name string ) row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile;
OK
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背景 我们的数据挖掘平台对数据统计有比较迫切的需求，而Spark本身对数据统计已经做了一些工作，希望梳理一下Spark已经支持的数据统计功能，后期再进行扩展。准备数据在参考文献6中下载https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/，此处格式为iris.data格式，先将data后缀改为csv后缀(不影响使用，只是为了保
Hive技术之压缩和存储1. Hadoop源码编译支持Snappy压缩Hadoop数据压缩相关基础知识编译后的hadoop-2.7.2.tar.gz --支持snappy压缩步骤：查看 hadoop 支持的压缩方式-- hadoop checknative 命令将编译好的支持 Snappy 压缩的 hadoop-2.7.2.tar.gz 包导入到 hadoop的/opt/software 中。解压
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2023-09-08 18:42:27
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有三种压缩算法gziplzosnappy第一种压缩后文件是最小的，snappy是最大的，但是压缩效率也就是压缩速度和解压速度，snappy是最好的企业中一般用后两种方式曾经用过lzo压缩，常导致个别老机器down机cdh4集成了snappysnappy的前身是zippy。虽然只是一个数据压缩库，它却被coogle用于许多内部项目，其中就包括Bigtable，map reduce，roc。googl
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2023-07-12 12:48:29
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最近又安装了一次hadoop系列，以前装过几次，但总也是磕磕碰碰的，本来想这次安装一步到位，可惜以前记录不够详细，中间还是过程还是有些遗漏，这次把过程详细记录起来。hadoop-1.1.2， hbase-0.95-hadoop1， hive-0.10 + snappy压缩。中间遇到不少坑，记录下来；由于这次目标是三件套一步到位，因此配置的时候
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2023-09-13 15:02:22
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最近一直在关注压缩这个问题，尤其是在hive上使用压缩。今天突然想到了，如果使用sqoop到数据到hive上的时候用压缩会怎么样呢？同时这个还涉及到我们的hadoop要能支持使用某一些压缩格式的。 #snappy安装 这次决定使用snappy这个压缩格式，但是我使用的hadoop-2.6.0-cdh5.7.0不是编译版的，在lib/native这个目录里是没有支持snappy的依赖包的，所以我们需
