# Hive 不压缩
Apache Hive 是建立在 Hadoop 生态系统之上的数据仓库基础设施，它提供了一种将结构化数据文件映射到表格的方式，使得用户可以使用 SQL 来进行查询、汇总和分析。在 Hive 中，默认情况下，数据文件是以压缩的方式存储的，以减少磁盘空间的使用和提高查询性能。不过，有时候我们也需要在 Hive 中使用不压缩的数据文件，本文将为您介绍如何在 Hive 中实现不压缩
原创
2023-08-28 10:36:50
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# 如何解决Hive压缩不生效的问题
## 一、问题描述
在Hive中使用压缩功能，但是发现压缩并没有生效，导致数据占用空间较大，需要解决这个问题。
## 二、解决流程
为了解决这个问题，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title Hive压缩不生效处理流程
section 步骤
创建表结构 :a1, 2022
原创
2024-05-08 07:32:27
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文章目录一、Hive文件存储格式1.1、行存储与列存储二、Hive存储格式2.1、TextFile2.2、SequenceFile2.3、RCFile2.4、ORCFile2.4.1-ORC相比较 RCFile 的优点2.4.2-ORC的基本结构2.5、Parquet2.6、Avro2.7、自定义文件格式三、Parquet 和 ORC对比3.1、ORC和Parquet有什么区别3.2、Parqu
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2024-06-21 16:51:34
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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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文章目录一、hadoop压缩配置1.1、hadoop支持的压缩1.2、Hadoop编码/解码器1.3、压缩性能比较1.4、压缩参数的配置二、Hive压缩的配置2.1、开启Map输出阶段的压缩2.2、开启Reduce输出阶段压缩三、文件存储格式3.1、列式存储和行式存储3.1.1、行存储的特点3.2、列存储的特点3.3、TextFile格式3.4、Orc格式3.5、Parquet格式四、主流文件存
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2023-07-13 01:55:44
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1：压缩首先打开hive的压缩功能命令：set hive.exec.compress.intermediate=true;开启map端数据压缩功能命令：set mapreduce.map.output.compress=true;设置map端的数据压缩格式：命令：set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compres
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2024-05-14 13:40:19
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压缩和存储数据压缩开启Map输出阶段压缩开启Reduce输出阶段压缩数据存储格式创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式的表 数据压缩hive和hadoop一样，也可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽。 其中压缩格式和性能，也和hadoop类似。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。 在hive中执行： 1）开启hive中间
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2023-07-12 18:48:00
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大数据-Hive（三）目录Hive表的数据压缩方式Hive表的文件存储格式存储和压缩结合多字符分割场景Hive表的数据压缩方式压缩配置参数要在Had
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2023-12-11 23:24:50
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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 高级篇1. Hive 数据存储格式（数据压缩）1.1 Hive 数据压缩1.2 Hive 开启数据压缩1.3 数据存储格式——行式存储1.4 数据存储格式——列式存储1.5 存储文件格式1.6 文件压缩1.7 HIve 分层的常见压缩方式 2. Hive 调优（上）2.1 Fetch 抓取机制2.2 mapreduce 本地模式2.3 严格模式2.4 并行执行机制2.5 小文件合并的操
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2023-07-26 14:32:14
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目录一、Hadoop 压缩配置1. MR 支持的压缩编码2. 压缩参数配置二、开启 Map 输出阶段压缩 (MR 引擎)三、开启 Reduce 输出阶段压缩四、文件存储格式1. 列式存储和行式存储2. TextFile 格式3. Orc 格式五、存储和压缩结合测试存储和压缩 一、Hadoop 压缩配置1. MR 支持的压缩编码为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop 引入了编码/解码器，如下表
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2024-07-03 09:50:44
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ion items terminated by ','lines terminated by '\n'STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.ma
原创
2023-04-20 16:38:37
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最近有个业务建表使用了 RegexSerDe，之前虽然也它来解析nginx日志，但是没有做深入的了解。这次看了下其实现方式。建表语句：CREATE external TABLE ods_cart_log
(
time_local STRING,
request_json STRING,
trace_id_num STRING
)
PARTITIONED BY
(
dt string
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2024-07-02 05:38:00
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Hive 压缩和存储 完整使用一、 Hadoop 压缩配置1.1 MR 支持的压缩编码1.2 查看自己的压缩方式1.3 压缩参数配置2.0 开启 Map 输出阶段压缩（MR 引擎 案例实操）（1）开启 hive 中间传输数据压缩功能（2）开启 mapreduce 中 map 输出压缩功能（3）设置 mapreduce 中 map 输出数据的压缩方式（4）执行查询语句3.0 开启 Reduce 输
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2024-08-12 11:50:49
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有没有掌握hive调优，是判断一个数据工程师是否合格的重要指标1.数据的压缩与存储格式MR支持的压缩编码性能比较 ①bzip2的压缩率高，但是压缩/解压速度慢 ②LZO的压缩率相对低一些，但是压缩/解压速度很快 ③注:LZO是供Hadoop压缩数据用的通用压缩编解码器。其设计目标是达到与硬盘读取速度相当的压缩速度，因此速度是优先考虑的因素,而不是压缩率。与Gzip编解码器相比，它的压缩速度是Gzi
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2023-08-16 19:40:17
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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
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2024-08-09 19:50:07
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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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关于hive数据压缩 一、优缺点 优点： 1，减少存储磁盘空间，降低单节点的磁盘IO。 2，由于压缩后的数据占用的带宽更少，因此可以加快数据在Hadoop集群流动的速度。例如在不同节点创建3个replica的阶段，或是shuffle阶段。 缺点： 需要花费额外的时间/CPU做压缩和解压缩计算
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2017-12-19 14:44:00
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数据压缩
作用：
1、Map阶段对数据进行压缩，则可以减少Map和Reduce之间数据的传输量，提高执行效率
2、Reduce阶段的输出结果压缩，可以极大的节省磁盘空间，同时hive可以直接识别压缩文件
-- 操作一：开启Map端压缩
-- 1）开启hive中间传输数据压缩功能
set hive.exec.compress.intermediate=true;
--2）开启ma
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2023-07-10 15:38:42
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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
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2023-10-05 19:29:48
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