# Hive Parquet 非压缩格式
## 引言
在大数据领域，Hive 是一种常用的数据仓库架构，用于处理和分析大规模数据集。而 Parquet 是一种列式存储格式，被广泛应用于大数据处理场景中。在 Hive 中，我们可以使用 Parquet 格式来存储数据，并选择是否压缩。本文将介绍 Hive Parquet 非压缩格式的特点和用法，并提供相应的代码示例。
## Parquet 列式
原创
2023-09-23 10:22:24
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HIVE的几种文件格式1、TEXTFILE 文本格式，默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大 对应hive API为org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat和org.apache.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat 可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用
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2023-07-12 22:00:50
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# 使用CSV格式插入Hive：新手开发者的指南
在大数据领域，Apache Hive 是一种广泛使用的数据仓库框架，它允许我们通过SQL样式的查询来处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据。许多时候，我们需要将数据从CSV文件插入到Hive中。本文将详细介绍这一过程，帮助刚入行的小白开发者理解整个流程，并提供相关的代码示例。
## 整体流程概述
为了把CSV格式的数据
原创
2024-10-16 06:44:35
50阅读
# 实现Hive插入JSON格式数据的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现在Hive中插入JSON格式的数据。下面是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Hive表，定义JSON格式的列 |
| 2 | 加载JSON数据到HDFS |
| 3 | 使用Hive的`LOAD DATA`命令将JSON数据加载到Hive表中 |
原创
2023-10-15 04:30:29
193阅读
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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TextFile默认格式，存储方式为行存储，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，压缩后的文件不支持split，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。并且在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。SequenceFileSe
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2023-07-13 21:25:26
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[b][align=center]hive文件存储格式包括以下几类：[/align][/b]
[b]1.TEXTFILE
2.SEQUENCEFILE
3.RCFILE
4.自定义格式[/b]
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,RC
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2023-09-01 10:00:11
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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
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2023-09-18 17:27:10
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一、存储格式行存储和列存储行存储可以理解为一条记录存储一行，通过条件能够查询一整行数据。列存储，以字段聚集存储，可以理解为相同的字段存储在一起。二、Hive文件存储格式TEXTFILEHive数据表的默认格式，存储方式：行存储。可以使用Gzip压缩算法，但压缩后的文件不支持split。在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。S
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2024-06-12 13:07:28
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Hive 建设离线数据仓库通常符合：一次写入，多次读取。所以需要我们在建表的时候选择恰当的存储格式和数据的压缩模式。先看几个 Hive 常用的存储格式：textfile：行存储SequenceFile：二进制文件，行存储ORCFile：数据按行分块、每块按列存储，是 RCFile 的改良版。另外，为了节省集群磁盘的存储资源，数据一般都是需要压缩的，目前在 Hadoop 中用的比较多的有 lzo
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2023-08-15 09:50:55
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1.概述 数据仓库在建设使用的过程中，主要消耗的资源包含：CPU、MEMORY、DISK三部分。数据仓库在计算过程中主要消耗CPU和Memory资源，当然也会消耗一些DISK资源用来存储计算过程中的临时结果。但是主要优化的方向，还是降低CPU和MEMORY的消耗，这方面主要依赖于模型设计的合理性，所以在模型设计阶段增加模型设计review的步骤，保证模型设计的合理性。数据
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2024-07-24 20:08:24
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TextFileHive数据表的默认格式，存储方式：行存储。可使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩,压缩后的文件不支持split但在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。--创建数据表：
create table if not exists textfile_table(
site string,
url string,
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2023-06-12 20:06:02
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数据压缩格式，存储格式（行式存储、列式存储）一、数据压缩配置1.1 MR支持的压缩编码1.2 压缩参数配置1.2.1 设置Map输出阶段压缩1.2.2 设置Reduce输出阶段压缩二、文件存储格式2.1 列式存储和行式存储2.1.1 TextFile格式2.1.2 Orc格式2.1.3 Parquet格式三、文件存储格式对比测试 一、数据压缩配置1.1 MR支持的压缩编码压缩格式算法文件扩展名是
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2023-07-14 12:25:29
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HIVE的几种文件格式1、TEXTFILE 文本格式，默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大 对应hive API为org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat和org.apache.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat 可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用
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2024-05-31 11:36:13
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Hive文件格式与压缩Hive支持的存储数据格式主要有：文本格式（TEXTFILE ）、二进制序列化文件（SEQUENCEFILE）、行列式文件（RCFile）、优化的行列式文件（ORC）、PARQUET。其中优化的行列式文件（ORC）、PARQUET以其高效的数据存储和数据处理性能得以在实际的生产环境中大量运用。注： TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行式存储的；ORC
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2023-08-18 23:00:35
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1.textfileHive数据表的默认格式，磁盘开销大，数据解析开销大存储方式：行存储压缩方式：使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩，压缩后的文件不支持split但在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。--创建数据表：
create table if not exists textfile_table(
si
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2023-07-14 11:54:08
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踩坑实录：把hive表的数据导入redis时，没有正确认识hive是压缩存储的，导致73G的hive文件导入redis后，redis的存储涨了900G，超过了redis的警戒线。后续评估redis的存储空间到底涨多少，还是应该先导入小量数据，查看存储涨幅，再线性预估全量涨幅。本文梳理一下hive表的存储与压缩方式。目录一、hive的压缩格式二、hive的存储方式1）行式存储2）列式存储三、常见的数
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2023-07-12 20:34:38
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1。文件格式及压缩编码
当前hive版本支持的编码类型：
set io.compression.codecs;
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,--压缩后不可分割
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,--默认
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2023-07-12 21:39:57
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今天，看了几篇hive压缩格式相关的博客觉得不错，在这里做一下提取要点汇总。0 前言数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销，但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销，所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩，cpu密集型，使用压缩反而会降低性能。 而hive中间结果是map输出传给reduc
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2023-10-22 17:40:59
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目录1.如何开启Map输出阶段压缩2.如何开启Reduce输出阶段压缩3.文件存储格式TextFile格式Orc格式Parquet格式实验总结1.如何开启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：
（1）开启hive中间传输数据压缩功能（hive本身也希望自己控制下压缩）
set hive.exec.compress.
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2024-06-11 21:52:30
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