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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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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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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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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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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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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Hive分区表数据压缩1.背景目前公司的Hive分区表采用的TextFile格式存储，占用的存储空间较大，考虑到存储成本，需要对存储的历史数据进行压缩。2.压缩格式选择2.1 snappy压缩优点：高速压缩速度和合理的压缩率；支持Hadoop native库。缺点：不支持split；压缩率比gzip要低；Hadoop本身不支持，需要安装；linux系统下没有对应的命令。应用场景：当MapReduc
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2023-08-10 15:30:48
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hive的数据压缩在实际工作当中，hive当中处理的数据，一般都需要经过压缩，节省我们的MR处理的网络带宽mr支持的压缩编码 压缩格式工具算法文件扩展名是否可切分DEFAULT无DEFAULT.deflate否GzipgzipDEFAULT.gz否bzip2bzip2bzip2.bz2是LZOlzopLZO.lzo否LZ4无LZ4.lz4否Snappy无Snappy.snappy否为了支
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2023-07-21 16:25:40
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1、Hive压缩概述：Hive的压缩是MR的压缩，分为Map端结果文件压缩和Reduce端结果文件压缩压缩性能比较压缩算法原始文件大小压缩文件大小压缩速度解压速度gzip8.3GB1.8GB17.5MB/s58MB/sbzip28.3GB1.1GB2.4MB/s9.5MB/sLZO8.3GB2.9GB49.3MB/s74.6MB/sSnappy8.3GB3G250MB/S500 MB/s按照Hiv
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2023-07-14 12:03:53
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一，Hive的数据压缩在实际工作当中，hive当中处理的数据一般都需要经过压缩，例如在map端产生的数据进行压缩或在reduce端产生的数据也进行压缩后再输出。这样可以节省我们的网络带宽。 1.1 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，如下表所示： 压缩性能的比较
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2023-07-12 22:05:14
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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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这几天研究hive表的存储方式和压缩模式。在这里做一个简单的总结hive表的存储样例 ： 我的表：rp_person_house_loan_info 数据总量：1933776textfile： （1）hive数据表的默认格式，存储方式：行存储 。 （2） 可使用Gzip,Bzip2等
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2023-07-13 21:40:11
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压缩MR支持的压缩编码压缩格式工具算法文件扩展名是否可切分DEFAULT无DEFAULT.deflate否GzipgzipDEFAULT.gz否bzip2bzip2bzip2.bz2是LZOlzopLZO.lzo是Snappy无Snappy.snappy否为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器压缩格式对应的编码/解码器DEFLATEorg.apache.hadoop.io.c
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2024-04-18 10:04:09
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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进行评价：压缩比：压缩
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2023-07-12 22:07:51
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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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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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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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