# 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
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# 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
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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
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# 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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一、关于ORCApache ORC（Optimized Row Columnar，优化行列）是Apache Hadoop生态系统的一种免费、开源、面向列的数据存储格式。类似于Hadoop生态系统中可用的其他列存储文件格式，例如RCFile和Parquet。它与Hadoop环境中的大多数数据处理框架兼容。2013年2月，Hortonworks与Facebook合作宣布了“优化行列”（ORC）文件格式
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2023-11-02 07:21:54
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# 如何实现hive orc和parquet选择
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要在Hive中选择不同格式的数据（比如ORC和Parquet）。现在让我来教你如何实现这个操作。
## 流程
首先，让我们来看一下实现“hive orc 和parquet 选择”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到Hive数据库 |
| 2 | 创建一个表
原创
2024-05-30 03:22:36
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Hive简介及核心概念一、简介Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射成表，并提供类 SQL 查询功能，用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业，然后提交到 Hadoop 上运行。特点：简单、容易上手 (提供了类似 sql 的查询语言 hql)，使得精通 sql 但是不了解 Java 编程的人也能很好地进行大数据分析；灵活性高，可以自定
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
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## 了解Hive中的Date类型和Parquet
在数据处理领域，Hive是一个非常流行的数据仓库，而Parquet是一种高效的列式存储格式。本文将介绍Hive中的Date类型和Parquet，并演示如何在Hive中使用Parquet格式存储Date类型数据。
### Hive中的Date类型
在Hive中，Date类型用于表示日期，但它不包含时间部分。Date类型在Hive中以整数形式存
原创
2024-05-27 05:40:53
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重点：ORC只支持snappy压缩格式，但是snappy不支持分片，如果文件较大只能通过一个task读取，会导致
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2022-01-07 14:54:45
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# Java Parquet文件写入与生成教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(创建ParquetWriter)
B --> C(写入数据)
C --> D(关闭ParquetWriter)
```
## 教程正文
### 1. 准备工作
首先，你需要引入相关的依赖库，以及创建Parquet文件的schema（
原创
2024-05-17 06:28:11
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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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2021-07-27 17:19:59
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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
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