5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供…

第2节 mapreduce深入学习:14.mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩 文件压缩有两大好处,节约磁盘空间,加速数据在网络和磁盘上的传输. 方式一:在代码中进行设置压缩 代码: FlowMain: public static void main(String[] args) throws Exception {// 设置我们的map阶段的压缩Configuration configuration = new Configuration(); configuration.se…

Hadoop权威指南:压缩 [TOC] 文件压缩的两个好处: 减少储存文件所需要的磁盘空间 加速数据在网络和磁盘上的传输 压缩格式总结: 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 否 Gzip gzip DEFLATE .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无 LZ4 .lz4 否 Snappy 无 Snappy .snapp 否 上述表中的所有压缩工具都提供9个不同…

1.使用HiveServer2及Beeline HiveServer2的作用:将hive变成一种server服务对外开放,多个客户端可以连接. 启动namenode.datanode.resourcemanager.nodemanager. 一个窗口输入:hive-0.13.1]$ bin/hiveserver2 启动hiveserver2服务,等效于:$ bin/hive --service hiveserver2 第二个窗口输入:~]$ ps -ef | grep java 查看hivese…

MapReduce增强(下) MapTask运行机制详解以及MapTask的并行度 MapTask运行流程 第一步:读取数据组件InputFormat(默认TextInputFormat)会通过getSplits方法,对输入目录中的文件(输入目录也就是TextInputFormat的Path)进行逻辑切片得到splits.     ps. getSplits方法属于FileInputFormat,该方法返回的就是一个文件有多少个切片,一个切片对应一个maptask的任务.        切片大小…

目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro…

Hive表压缩功能 除了直接配置MapReduce压缩功能外,Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性. 但支持的压缩格式有限,ORC表支持None.Zlib.Snappy压缩,默认为ZLIB压缩.但这3种压缩格式不支持切分,所以适合单个文件不是特别大的场景.使用Zlib压缩率高,但效率差一些:使用Snappy效率高,但压缩率低. Parquet表支持Uncompress.Snappy.Gzip.Lzo压缩,默认不压缩Uncompressed.其中Lzo压缩是支持切分的,所以在表…

一.数据压缩 1. 数据压缩 数据量小 *本地磁盘,IO *减少网络IO Hadoop作业通常是IO绑定的; 压缩减少了跨网络传输的数据的大小; 通过简单地启用压缩,可以提高总体作业性能; 要压缩的数据必须支持可分割性: 2.什么时候压缩? 1.Use Compressed Map Input · Mapreduce jobs read input from HDFS · Compress if input data is large. This will reduce disk read co…

序列化存储指的是将数据结构转化为字节流的过程,一般用于数据存储或者网络传输.与之相反, 反序列化是将字节流转化为数据结果的过程.序列化是分布处理系统(比如Hadoop)的核心,原因在于他能对数据进行转化,形成一种格式.使用了这样的格式之后,数据可以有效的存储,也能通过网络连接进行传输.序列化通常与分布式系统中数据处理的两个方面紧密连接:进程间的通信(比如他远程过程调用,即Remote Prucedure Call RPC),以及数据存储. Hadoop主要采用的序列化格式为Writables.W…

------------恢复内容开始------------ Hadoop知识点 Hadoop知识点什么是HadoopHadoop和Spark差异Hadoop常见版本,有哪些特点,一般是如何进行选择Hadoop常用端口号搭建Hadoop集群的流程Hadoop中需要哪些配置文件,其作用是什么?HDFS读写流程MapReduce的Shuffle过程,Hadoop优化方案基于MapReduce做Hadoop的优化Yarn的job提交流程Yarn默认的调度器,分类,以及它们之间的区别Hadoop的参数优…