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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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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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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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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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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要求:查询出局数100局及以上的玩家名称和占全体玩家的百分比通过greatest函数与case then语句完成嵌套查询通过case when语句过滤出年龄段符合且将不符合年龄的赋值为0局游戏局数过滤出games_count表后，再过滤出100局及以上 有则1无则0统数最后将得出的结果查询出符合条件与总数量得出百分比player-玩家 player_name 玩家名称 play
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2023-06-12 20:03:02
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将CSV文件的数据导入到表里第一步：创建表。并指定分隔符CREATE TABLE `xyy_temp_data.temp_ec_tb_order_promo_detail`(
`order_no` string,
`type` tinyint,
`sku_id` bigint,
`barcode` string,
`original_price` double,
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2024-08-26 17:33:51
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Hive的三种文件格式：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE中，TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的，RCFILE是基于行列混合的思想，先按行把数据划分成N个row group，在row group中对每个列分别进行存储。基于HDFS的行存储具备快速数据加载和动态负载的高适应能力，因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个
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2024-07-05 07:49:49
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介绍存储按存储方式的不同可分为两类，一是行式存储，二是列式存储，对相同的原文件使用不同的存储格式可以减少不等的存储空间，并且在读取相同的原文件时，拉取的数据量会有较大差别，这样会减少磁盘的IO，从而缩短任务消耗的时间。存储一般会配合压缩一起使用，这样可以进一步减少存储空间和磁盘IO。行式存储： 优点，一行记录的所有字段可以存储在同一个block中，这样在查询所有字段信息时可以直接获取。 缺点，
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2024-04-16 15:11:36
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Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。下面分别来介绍。一、Hive的数据存储在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据
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2024-06-04 10:13:06
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行存储列存储优点写入效率高，保证数据完整性读取效率高，没有冗余缺点数据有冗余现象，计算速度慢写入次数多，速度慢，消耗cpu使用场景关注整张表内容，或者需要经常更新数据、需要经常读取整行数据、不需要聚集运算，或者快速查询需求、数据表本身数据行并不多经常关注一张表某几列而非整表数据的时候、基于一列或比较少的列计算的时候、数据表拥有非常多的列的时候、数据表有非常多行数据并且需要聚集运算的时候、数据表列里
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2023-10-20 09:49:58
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行转列1．相关函数说明 collect_list(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行不去重汇总，产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中. collect_set(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中.2.数据准备 name constellation b
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2023-07-12 11:10:08
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第一：列转行 (对某列拆分，一列拆多行)lateral view explode(split(column, ',')) num数据
2122 9,12
2123 12,15
2124 12,15
2125 1,12,15
建表
create table if not exists t_row_to_column_tmp(
id string,
tag string
)
row form
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2023-06-25 17:02:11
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4、Hive查询语法(DQL)SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ORDER BY col_list]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list
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2023-08-14 12:42:05
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Hive(下)一，Hive分区与自定义函数1.1 Hive的分区 partition假如现在我们公司一天产生3亿的数据量，那么为了方便管理和查询，此时可以建立分区(可按日期 部门等具体业务分区)。分门别类的管理注意：必须在表创建的时候创建 partition!!!分区分为：单分区和多分区分区分为：静态分区和动态分区1.1.1 创建分区单分区建表语句：create table day_table(i
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2023-12-09 23:00:36
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hive行列转换方法具体思路需要根据数据来定，常见的解决方法如下：行转列： 多行转多列1、使用case when 查询出多列即可，即可增加列。 或者 2.转成数组或者集合后 一个一个的取值 不就变成一列了 一个字段 多个取值 变成多列 多列变一列 select concat(str1,str2,str3) from 表; – concat可以带多个参数列转行: 字段 多行转一行 一行转多行1、la
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2023-05-27 15:06:13
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