背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查…

Parquet是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,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量…

列式系统可提供的优势 对于查询内容之外的列,不必执行I/O和解压(若适用)操作 非常适合仅访问小部分列的查询.如果访问的列很多,则行存格式更为合适 相比由多行构成的数据块,列内的信息熵更低,所以从压缩角度来看,列式存储通常会非常高效.换句话说,同一列中的数据比行存数据块中的数据更为相似.当某一列的取值不多是,行存与列存在压缩效果上的差异尤为显著 数据仓库类型的应用需要在极大的数据集上对某些特定的列进行聚合操作,而列式存储格式通常很适合此类应用场景 显然,列式文件格式也常常出现在Hadoop的应用…

Parquet 列式存储格式 参考文章: https://blog.csdn.net/kangkangwanwan/article/details/78656940 http://parquet.apache.org/documentation/latest/ 列式存储的优势 把IO只给查询需要用到的数据,只加载需要被计算的列 列式的压缩效果更好,节省空间 parquet只是一种存储格式,与上层语言无关 适配通用性 存储空间优化 计算时间优化 hive中metastore和数据是分开的,alte…

Parquet 是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,最新的版本是 1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低 IO 数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如 Run Length Encoding 和 Delta Encoding)进一步节约…

Parquet是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,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量…

Parquet是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,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量…

Charles所有关于hadoop的文章参考自hadoop权威指南第四版预览版 大家可以去safari免费阅读其英文预览版.本人也上传了PDF版本在我的资源中可以免费下载,不需要C币,点击这里下载. 对于某些应用,需要一个特殊的数据结构来存储数据.针对运行基于MapReduce的进程,将每个二进制数据块放入它自己的文件,这样做不易扩展, 所以Hadoop为此开发了一系列高级容器.我们可以想象一下,mapreduce遇到的文件可能是日志文件,文本文件等等,mapreduce 拆分之后变成一条条数据…

parquet列式文件实战 parquet code demo http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=hiped2-master/src/main/java/hip/ch3/parquet/ExampleParquetMapReduce.java 开源列式存储引擎Parquet和ORC 深入分析Parquet列式存储格式[转]…

介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作. 此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(…