Hive常见文件存储格式背景:列式存储和行式存储首先来看一下一张表存储格式:字段A字段B字段CA1B1C1A2B2C2A3B3C3A4B4C4A5B5C5行式存储 A1B1C1 A2B2C2 A3B3C3 A4B4C4 A5B5C5 列式存储 A1A2A3A4A5 B1B2B3B4B5 C1C2C3C4C5 优缺点比较:行式存储优点:相关数据是保存在一起,比较符合面向对象思维,因为一
转载 2023-08-18 23:05:28
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本文目的是hive文件格式生成数据时间和文件存储大小查询时间对比。生成数据使用都是hivesql 及配置选项,该选项暂不都适用于spark。一:建表语句1.简单介绍原始文件描述:原始文件未压缩:69G 记录数:11.8亿 文件数:100Hive引擎:tez。资源限制:输入文件大小确定,使用资源确定测试文件类型:行压缩:text、json、sequence、avro 列压缩:parquet、
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Hive文件存储格式文件主要存储格式有四种:textfile、sequencefile、orc、parquet在Hive建表时候可以指定文件存储格式,具体可见:HIVE操作语句–DDL篇CREATE TABLE table_name( ······ ) SORTED AS file_formatfile_format代表文件格式;常用文件格式:textfile(文本)、sequencefi
三、文件存储格式1.列式存储和行式存储(1)列存储特点: 因为每个字段数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段时候,能大大减少读取数据量; 每个字段数据类型一定是相同,可以针对性设计更好压缩算法。 (2)行存储特点: 查询满足条件一整行数据时候,列存储则需要去每个聚集字段找到对应每个列值, 行存储只需要找到其中一个值,其余值都在相邻地方,所以此时行存储查询
一、hive文件存储格式Hive支持存储格式主要有:TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。   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。行存储特点:查询满足条件一整行数据时候,列存储则需要去每个聚集字段找到对应每个列值,行存储只需要找到其中一个值,其余值都在相邻地方,所以此时行存储查询
hive源文件存储格式有几类: 1、TEXTFILE 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。源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2、SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供二进制...
转载 2016-06-17 20:02:00
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Hive常见存储格式区别与应用场景 一、文件存储格式存储和列存储 1.TextFile 2.sequencefile 3.RC 4.orc(工作中常用) 5.parquet 二、四种存储格式分析 一、文件存储格式HIVE中,常见文件存储格式有TextFile Parquet ORC Sequencefile RC AVRO注意:TextFile、Sequencefile 基于行存储
转载 2023-09-29 16:41:31
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压缩和存储1、文件存储格式 Hive支持存储格式主要有:TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。1) 列式存储和行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。行存储特点: 查询满足条件一整行数据时候,列存储则需要去每个聚集字段找到对应每个列值,行存储只需要找到其中一个值,其余值都在相邻地方,所以此时行存储查询速度更快。列存储
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1、基本数据类型:Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型类型描述示例booleantrue/falseTRUEtinyint1字节有符号整数-128~127 1Ysmallint2个字节有符号整数,-32768~327671Sint4个字节带符号整数1bigint8字节带符号整数1Lfloat4字节单精度浮点数1.0double8字节双精度浮点数1.0deicimal任意精度带符号小
转载 2023-05-26 17:02:07
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    关系数据库里有表(table),分区,hive里也有这些东西,这些东西在hive技术里称为hive数据模型。今天本文介绍hive数据类型,数据模型以及文件存储格式。这些知识大家可以类比关系数据库相关知识。  首先我要讲讲hive数据类型。  Hive支持两种数据类型,一类叫原子数据类型,一类叫复杂数据类型。  原子数据类型包括数值型、布尔型和
Hive 支持存储格式主要有:TEXTFILESEQUENCEFILEORCPARQUET列式存储和行式存储: 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。行存储特点: 查询满足条件一整行数据时候,列存储则需要去每个聚集字段找到对应每个列值,行存储只需要找到其中一个值,其余值都在相邻地方,所以此时行存储查询速度更快。列存储特点: 因为每个字段数据聚集存储,在
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文件存储格式引言1、TextFile2、sequencefile3、orc4、 parquet5、性能比较 引言Hive支持存储格式主要有:TextFile、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。其中,TEXTFILE、SEQUENCEFILE是基于行存储,ORC、PARQUET基于列存储。行存储和列存储上图中左边为逻辑表,右上为行存储,右下为列存储。行存储特点:查询满足条件
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Hive文件存储格式 1.textfile textfile为默认格式 存储方式:行存储 磁盘开销大 数据解析开销大 压缩text文件 hive无法进行合并和拆分 2.sequencefile 二进制文件,以<key,value>形式序列化到文件中 存储方式:行存储 可分割 压缩 一般选择block压缩 优势是文件和Hadoop api中mapfile是相互兼容
一、定义   ORC File,它全名是Optimized Row Columnar (ORC) file,其实就是对RCFile做了一些优化。据官方文档介绍,这种文件格式可以提供一种高效方法来存储Hive数据。它设计目标是来克服Hive其他格式缺陷。运用ORC File可以提高Hive读、写以及处理数据性能。 和RCFile格式相比,ORC File格式有以下优点:   (1)、每个
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Hive数据存储格式列式存储、行式存储Hive中表数据存储格式,不是只支持text文本格式,还支持其他很多格式。建表时候通过==STORED AS 语法指定。如果没有指定默认都是textfile(行存储)==。Hive中主流几种文件格式。textfile 文件格式ORC、Parquet 列式存储格式。 都是列式存储格式,底层是以二进制形式存储。数据存储效率极高,查询方便。例子分别使用3种不
Hive表类型Hive支持表类型,或者称为存储格式有:TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。TextFile其中TextFile是文本格式表,它是Hive默认表结构;在存储使用行式存储,并且默认不进行压缩,所以TextFile默认是以明文文本方式进行保存,可以手动开启Hive压缩功能进行数据压缩。但在TextFile表压缩后再进行
引言:大数据应用中,我认为最核心两个点就是 “存储” 和 “计算”, 在现在大数据计算中,各种计算引擎出现,迭代优化 使得数据计算能够快速产生结果,但是数据存储以及数据格式,始终属于最为基本,合理数据存储以及数据格式,配合适合计算引擎,能够使数据计算得到最大提升,并且减少磁盘开销;这里,我使用Hive作为计算引擎,来说明 数据格式存储重要性;常见数据存储格式hive中,提供
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hive详解之hive数据存储hive数据存储格式HIve文件存储格式有四种:TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET,前面两种是行式存储,后面两种是列式存储;所谓存储格式就是在Hive建表时候指定将表中数据按照什么样子存储方式,如果指定了A方式,那么在向表中插入数据时候,将会使用该方式向HDFS中添加相应数据类型。 如果为textfile文件格式
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Hive存储格式与对比官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/FileFormats 对于很多东西,还是你要多多观看官网,更加权威,一:行式存储和列式存储在这之前先补充一个概念:二:TestFile这个就是普通文本格式 , TextFile文件不支持块压缩,默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大文本格式里面都是字符串
Hive是建立在Hadoop文件系统(HDFS)之上数据仓库工具,支持多种数据存储格式。以下是Hive支持常用存储格式:文本文件(Text File):文本文件是最基本存储格式之一,适合存储结构简单、数据量小数据。在Hive中,文本文件可以使用逗号分隔符(CSV)、制表符分隔符(TSV)或其他自定义分隔符来存储数据。在Hive中,可以使用文本文件存储格式,具体实现如下:CREATE TAB
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