一、定义   ORC File,它的全名是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的方法来存储Hive数据。它的设计目标是来克服Hive其他格式的缺陷。运用ORC File可以提高Hive的读、写以及处理数据的性能。 和RCFile格式相比,ORC File格式有以下优点:   (1)、每个
转载 2023-07-12 19:00:21
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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的数据模型。今天本文介绍hive的数据类型,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的相关知识。  首先我要讲讲hive的数据类型。  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
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字节的有符号整数-128~127 1Ysmallint2个字节的有符号整数,-32768~327671Sint4个字节的带符号整数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任意精度的带符号小
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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的存储格式: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:相关的数据是保存在一起,比较符合面向对象的思维,因为一
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hive详解之hive数据存储hive数据存储格式HIve的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;所谓的存储格式就是在Hive建表的时候指定的将表中的数据按照什么样子的存储方式,如果指定了A方式,那么在向表中插入数据的时候,将会使用该方式向HDFS中添加相应的数据类型。 如果为textfile的文件格式
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Hive 表有多种存储格式,TextFile、ORC、RCFile等等。TextFile 的存储格式是未经压缩的纯文本格式,按指定分隔符对字段进行划分。当数据本身包含了分隔符,就会导致数据错位问题,所以使用TextFile存储数据有较大的安全隐患如果表本身的存储格式已经是TextFile,想要转换成其他格式该如何操作?本教程适合于Hive分区表,如果Hive表不是分区表,直接修改存储格式会导致数据
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压缩和存储1、文件存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有: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
转载 2023-09-01 09:57:46
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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
Hive常见的存储格式的区别与应用场景 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,常见的文件存储格式有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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hive分为四种存储格式:        1.TEXTFILE 2.SEQUENCEFILE 3.RCFILE 4.ORCFILE在其中textfile为默认格式,如果在创建hive表不提及,会默认启动textfile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;与此同时,sequencefile,rcfile,orcfile自己不能
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Hive 支持的存储数的格式主要有: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
转载 2023-06-12 19:14:47
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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 压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分 2.sequencefile 二进制文件,以<key,value>的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中的mapfile是相互兼容的。
三、文件存储格式1.列式存储和行式存储(1)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,可以针对性的设计更好的压缩算法。 (2)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
hive文件存储格式包括以下几类:1、TEXTFILE 2、SEQUENCEFILE 3、RCFILE 4、ORCFILE(0.11以后出现) 5、PARQUET     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,
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文件存储格式引言1、TextFile2、sequencefile3、orc4、 parquet5、性能比较 引言Hive支持的存储数的格式主要有: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:查询满足条件的
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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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Hive支持的存储数据的格式主要有:TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PA式指的是hadoop存储的压缩格式。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...
原创 2022-03-28 18:00:20
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Hive支持的存储数据的格式主要有:TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。1 列式存储和行式存储左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储这些就是hive文件的存储格式,也就是行式存储和列式存储,压缩格式指的是hadoop存储的压缩格式。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...
原创 2021-06-21 16:04:40
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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 行式存储和列式存储存储的特点: 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
ORC文件格式是从Hive-0.11版本开始的。关于ORC文件格式的官方文档,以及基于官方文档的翻译内容这里就不赘述了,有兴趣的可以仔细研究了解一下。本文接下来根据论文《Major Technical Advancements in Apache Hive》中的内容进行深入的研究。一、ORC文件格式   ORC的全称是(Optimized Record Columnar),使用ORC文件格式可以提
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