压缩和存储 1. Hadoop压缩配置 1) 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 Gzip gzip DEFAULT .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无 LZ4 .lz4 否 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,如下表所示 压缩格式 对应的编码/解码器 D…

解剖SQLSERVER 第十二篇   OrcaMDF 行压缩支持(译) http://improve.dk/orcamdf-row-compression-support/ 在这两个月的断断续续的开发工作中,我终于将OrcaMDF 压缩功能分支合并到主分支这意味着OrcaMDF 现在正式支持数据行压缩功能 支持的数据类型实现行压缩需要我修改几乎所有已实现的数据类型以将他们作为压缩存储.integer类型被压缩了,decimal类型变成可变长度,而可变长度类型基本上都被截断了进而用0来填补.所有先…

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修…

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…

目录 1.Fetch抓取 2.本地模式 3.表的优化 3.1大小表join 3.2大表Join大表 3.3map join 3.4group By 3.5 count(distinct) 3.6笛卡尔积 3.7行列过滤 3.8 分区.分桶 4.合理设置map和reduce数 4.1输入数据量大增加map数 4.2小文件合并 4.3合理设置reduce数 5.并行执行 6.严格模式 7.JVM重用 8.压缩 9.执行计划(explain) 1.Fetch抓取 Fetch抓取:Hive中对某些情况的…

目录 一.Hadoop的压缩配置 1.MR支持的压缩编码 2.压缩参数配置 3.开启Mapper输出阶段压缩 4.开启Reduceer输出阶段 二.文件存储 1.列式存储和行式存储 2.TextFile,Orc,Parquet比较 3.应用总结 一.Hadoop的压缩配置 1.MR支持的压缩编码 压缩格式 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE DEFLATE .deflate 否 Gzip DEFLATE .gz 否 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO LZO .lzo 是 S…

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl…

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…

目录 STC8H开发(一): 在Keil5中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(三): 基于FwLib_STC8的模数转换ADC介绍和演示用例说明 STC8H开发(四): FwLib_STC8 封装库的介绍和使用注意事项 STC8H开发(五): SPI驱动nRF24L01无线模块 STC8H开发(六): SPI驱动ADXL345三轴加速度检测模块 STC8H开发(七…

一.Hadoop 框架计算特性 1.数据量大不是问题,数据倾斜是个问题 2.jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次 汇总,产生十几个 jobs,耗时很长.原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的 3.sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4.count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(di…