# 从Parquet到Hbase：理解两种数据存储格式的差异与应用
在数据存储和处理领域，Parquet和Hbase是两种常见的数据存储格式。Parquet是一种列式存储格式，优点是高效的压缩和快速的扫描性能，适合大规模数据分析。Hbase是一个分布式非关系型数据库，适合实时查询和随机访问。本文将介绍Parquet和Hbase的特点和用法，并通过一个实际案例来展示它们的结合应用。
## Par
原创
2024-04-20 04:36:00
149阅读
# Parquet 替换 HBase 过程教学
在现代数据处理和存储场景中，Apache Parquet 作为一种列式存储格式，越来越受到欢迎。相对于 HBase，Parquet 在高效性和经济性上有诸多优势。今天我们将讨论如何将 HBase 替换为 Parquet，并且详细描述整个实现流程、代码及其注释。以下是实现的步骤：
## 实现流程表
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 06:05:59
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背景随着hadoop系列的兴起，基于HDFS的大规模KV存储系统HBase也进入“大规模使用阶段”。网上的Hbase资料很多，学习成本正在下降。从公开的资料看，国外facebook、国内taobao均宣称在线上环境大规模使用hbase。一切都让人很兴奋。于是，在项目中引入Hbase做存储，最终却选择放弃。HBase的设计HBase是模仿google bigtable的开源产品，又是hadoop的衍
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2023-10-05 14:12:12
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报错的原因是：Hive没有足够的权限来在HDFS上创建数据库目录。默认情况下，Hive使用当前用户的身份来执行操作，因此需要确保当前用户（在这种情况下为“root”）具有在HDFS上创建目录的权限，或者进入 hdfs 用户进行操作（1）用如下命令创建数据库：#查看 hive 是否有 /user 目录的权限
[root@hadoop105 hive_db]# hdfs dfs -ls /
drwxr
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2024-10-13 10:02:44
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# HBase创建Parquet的外部表
在大数据领域中，HBase是一个流行的分布式NoSQL数据库，而Parquet是一种列式存储格式，适用于大规模数据分析。本文将探讨如何在HBase中创建Parquet的外部表，并提供相关的代码示例。
## 什么是Parquet？
Parquet是一种高效的列式存储格式，它可以减少存储空间并提高查询性能。与传统的行式存储相比，列式存储可以仅读取查询所需
原创
2023-10-06 16:15:29
155阅读
1.HBase和MapReduce的集成HBse集成MR的中文API文档需求:将myuser表当中的f1列族的name和age字段写入待myuser2这张表的f1列族当中去ImmutableBytesWritable 序列,hbase的存储类型 NullWriter没有数据 context上下文的作用是起到桥梁作用把map阶段处理完的数据传递给reduce阶段(1)在原有基础上导入集成MR的mav
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2024-02-20 10:45:19
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# 使用Hive表批量导入Parquet格式到HBase的流程详解
在大数据环境中，Hive与HBase的结合可以有效地处理和存储大规模数据。将Hive表中的数据以Parquet格式批量导入HBase是一个常见的操作，但新手在这个过程中可能会遇到一些问题。本文将为你详细解析整个过程，并提供必要的步骤和代码示例。
## 1. 整体流程概述
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 13:05:30
53阅读
# Apache Kylin 为什么选择 Parquet 替换 HBase
## 背景介绍
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，用于超大规模数据集的交互式分析。在之前的版本中，Kylin使用HBase作为数据存储层。然而，随着数据量和查询量的增加，HBase在一些场景下出现了性能瓶颈。为了解决这个问题，Kylin决定将数据存储格式从HBase转换为Parquet。
## P
原创
2024-03-19 03:55:59
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Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。有这样一句话流传：如果说 HDFS 是大数据时代文件系统的事实标准，Parquet 就是大数据时代存储格式的事实标准。01 整体介绍先简单介绍下：Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式非常适
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2023-09-01 10:06:29
214阅读
org.apache.iceberg.parquet.Parquet#readpublic static ReadBuilder read(InputFile file) { return new ReadBuilder(file);}
原创
2022-10-28 11:36:40
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目录一、简介1.1 ORC二、测试环境说明2.1.集群环境2.2 测试数据2.2.1 TPC-H使用1）tpch下载2）解压3)配置4）生成执行命令，生成dbgen2.2.2 建表、sql和数据准备1）建表语句见附件，分别建Textfile、ORC、Parquet表2）导入数据3）查询语句见附件三、Impala查询ORC和Parquet对比四、ORC和Parquet的压缩效率对比五、ORC和Pa
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2023-07-20 22:08:55
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1.代码层优化1.没有必要的变量直接使用2.多个地方用到的配置文件提取到公共的地方 3.用集合处理多个变量 修改为 4.冗余代码换个写法改为：5.规范注释的书写6.对于异常类的处理，如果捕捉到一定要处理，不然任务报错没有查询的地方7.配置信息从类里抽出来，直接写到配置文件里，方便查找统一修改如下：2.流程优化：对于任务算子的并行度单独设置，2.Hbase落地表分区写入
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2024-04-28 14:00:44
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1. 创建parquet table :create table mytable(a int,b int) STORED AS PARQUET; 2. 创建带压缩的parquet table:create table mytable(a int,b int) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES('parquet.compression'='SNAPPY');&
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2023-06-16 15:22:16
189阅读
行 支持数据追加 列 频繁进行小部分列查询
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2017-11-04 21:56:00
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原文 Parquet 列式存储格式 面向分析型业务的列式存储格式 由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？ 当时 Twitter 的日增数据量达到压缩之后的 1
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2019-01-10 11:29:00
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**流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建外部表)
C(创建parquet表)
D(将数据导入parquet表)
E(查询parquet表)
F(结束)
A-->B
B-->C
C-->D
D-->E
E-->F
```
**步骤及代码：**
1. 创建外部表：
```sql
CREATE EXTERNAL TABLE external_tab
原创
2023-10-30 09:57:52
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参考大数据开源列式存储引擎Parquet和ORC 深入分析Parquet列式存储格式 Apache Parquet
原创
2022-10-28 14:05:00
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# 实现“parquet java”教程
## 简介
Parquet是一种高效的列式存储格式，它在大数据领域中被广泛使用。本教程将教会你如何使用Java实现操作Parquet文件。
## 整体流程
下面是实现“parquet java”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 导入所需的依赖库 |
| 步骤2 | 设置Parquet文件的S
原创
2023-12-22 03:25:19
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翻译该文的目的是为了让读者能够更好的理解Parquet文件的写入原理 Parquet文件是最流行的列式文件格式之一，它被用在很多工具上，如Apache Hive，Spark，Presto，Flink等。 对于在各种工作场景下，我们怎么深入的调优Parquet文件写入呢？（此文针对于Parquet 1.10.0，但是很多概念在以后的版本中也适用）Parquet文件格式结构一个Parquet文件由一个
# 实现Parquet Hadoop的步骤和代码解析
## 导言
Parquet是一种列式存储格式，用于在Hadoop上存储和处理大规模数据。它具有高效的压缩率和查询性能，是大数据领域中常用的数据存储格式之一。本文将教会刚入行的小白如何实现"Parquet Hadoop"，并在每一步给出相应的代码解析。
## 流程概述
为了更好地理解整个实现流程，我们可以使用甘特图来展示每个步骤的时间和依赖关
原创
2023-09-02 11:56:30
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