前言本文讲解 Hive 的数据存储，是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式，即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下，性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生，选择不同的数据存储引擎，代表着不同的数据组织方式，对于数据库的表现会有不同的影响。Hive 数据存储常用的格式如下：行式存储 文本格式（TextFile） 二进制
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2023-06-29 23:14:59
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一般数据存储模式分为行存储、列存储以及混合存储。 行存储模式就是把一整行存在一起，包含所有的列，这是最常见的模式。这种结构能很好的适应动态的查询。但行存储模式有以下两点不足：当一行中有很多列，而我们只需要其中很少的几列时，我们也不得不把一行中所有的列读进来，然后从中抽取一些列。这样大大降低了查询执行的效率。基于多个列做压缩时，由于不同的列数据类
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2023-08-30 23:08:21
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文章目录 1. Hive结构介绍 2. 结构描述 2.1 用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI 2.2 Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby 2.3 解释器、编译器、优化器、执行器 3. Hive 和普通 DB 的异同 4. 元数据 5. 数据存储1. Hive结构介绍Hive 构建在Hadoop的HDFS和Map
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2023-08-15 11:24:45
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在Hive中，文件的存储格式主要有：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
其中，TEXTFILE、SEQUENCEFILE是基于行存储，ORC、PARQUET基于列存储。
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2023-07-05 09:36:16
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Hive常见的存储格式的区别与应用场景一、文件存储格式行存储和列存储1.TextFile2.sequencefile3.RC4.orc(工作中常用)5.parquet二、四种存储格式分析 一、文件存储格式在HIVE中，常见的文件存储格式有TextFile Parquet ORC Sequencefile RC AVRO注意：TextFile、Sequencefile 基于行存储，ORC、Patq
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2023-09-20 06:27:55
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Hive存储与压缩#存储与压缩#1 Hive存储格式Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。#1.1 行式存储和列式存储上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要
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2023-10-06 21:47:14
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导读：了解 Druid 底层存储结构。了解列式存储，全文检索索引。
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2021-06-21 18:15:50
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导读：首先你将通过这篇文章了解到ApacheDruid底层的数据存储方式。其次将知道为什么ApacheDruid兼具数据仓库，全文检索和时间序列的特点。最后将学习到一种优雅的底层数据文件结构。
原创
精选
2020-03-30 13:09:21
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Druid创建连接的过程 Druid是通过一个创建连接线程来完成连接，如下图所示： Druid有且只有一个线程来创建连接，为了防止不必要的线程时间片的消耗，其采用了awai
目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是：谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。在这里，我不讨论这些软件的技
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2023-12-17 16:28:45
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Druid 单机部署有很多文章都介绍了Druid,大数据实时分析，在此我就不多说了。本文主要描述如何部署Druid的环境，Imply提供了一套完整的部署方式，包括依赖库，Druid，图形化的数据展示页面，SQL查询组件等，Push摄入数据Tranquility Server配置。一、环境安装前准备：Java 8 https://download.oracle.com/otn-pub/java/jd
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2023-12-28 22:00:07
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1、介绍本篇主要介绍Druid采用访问者模式解析SQL，访问者模式，是行为型设计模式之一。访问者模式是一种将数据操作与数据结构分离的设计模式，它可以算是 23 中设计模式中最复杂的一个，但它的使用频率并不是很高，这里关于访问者模式不做过多解释，有兴趣的童靴可以去网上查阅。2、visitor模式访问者模式中，接口中定义对象元素方法，每一个元素对应一个方法，供访问者访问，Druid visitor顶层
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2023-08-04 20:26:19
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Druid 介绍Druid 常用应用领域:Druid 特点:Druid 适用场景Druid 不适用场景Druid 架构进程和服务器外部依赖架构图数据源和段查询处理 Apache Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式时序数据库系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析。尤其是当发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时，Druid仍能够保持
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2023-09-27 18:56:43
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结合 Apache Hive 和 Druid 实现高速 OLAP 查询Hadoop 生态中，我们使用 Hive 将 SQL 语句编译为 MapReduce 任务，对海量数据进行操作；Druid 则是一款独立的分布式列式存储系统，通常用于执行面向最终用户的即席查询和实时分析。Druid 的高速查询主要得益于列式存储和倒排索引，其中倒排索引是和 Hive 的主要区别。数据表中的维度字段越多，查询速度也
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2023-11-14 06:44:16
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行存储和列存储 行存储的特点：查询满足条件的一整行（所有列）数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。列存储的特点：因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计
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2023-09-15 21:40:04
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常用的存储格式1.textfileHive数据表的默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。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。2.RCFile存储方式：数据按行分块，每块按列存储。结合了行存储和列存储的优点：首先，RCFile 保证同一
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2023-06-12 21:26:59
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# 实现“hive Druid Integration”的步骤和代码示例
## 1. 流程概述
为了实现“hive Druid Integration”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Hive表以将数据导入Druid |
| 2 | 配置Druid数据源以接收Hive数据 |
| 3 | 在Hive中创建外部表以将数据
原创
2024-06-25 03:15:41
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1.简介Apache Druid是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速的查询分析（"OLAP"查询)。Druid最常被当做数据库来用以支持实时摄取、高性能查询和高稳定运行的应用场景，同时，Druid也通常被用来助力分析型应用的图形化界面，或者当做需要快速聚合的高并发后端API，Druid最适合应用于面向事件类型的数据。本文是基于Imply-3.0.4安装druid时序数据库2.安装2.1
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2024-06-26 10:26:27
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目录1.Druid简介2.怎么使用Druid3.Druid的参数配置4.Druid的后台监控(包含怎么在springBoot中注册servlet)5.对于在application中配置了Druid数据源的属性，在DruidConfig仍然要自己定义一个@Bean方法来装配Druid数据源对象到spring容器中的理解6.怎么在springBoot中注册Filter过滤器7.springBoot中
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2024-02-27 10:19:28
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因需要接触到apache druid，从0开始学习，做一个记录。先去官网了解基础的信息：官网链接如下：https://druid.apache.org/docs/latest/design/index.html了解一些druid的基础知识后，开始搭建druid的环境。先获取到druid，可以在https://druid.apache.org/downloads.html官网处下载，点击downlo
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2023-10-16 13:30:39
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