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我在整理Hive的存储格式和压缩格式,本来打算一篇发出来,结果其中一小节就有很多内容,于是打算写成Hive存储格式和压缩格式系列. 本节主要讲一下Hive存储格式最早的典型的列式存储格式RCFile. 综述 RCFile(Record Columnar File)文件格式是FaceBook开源的一种Hive的文件存储格式,遵循"首先水平分区,然后垂直分区"的设计理念.首先将数据水平分为几个行组,这样每一行数据就可以保证存储在同一个集群节点,然后对每个行组内数据进行垂直划分,按列存储.…
目录 概述 文件存储结构 Stripe Index Data Row Data Stripe Footer 两个补充名词 Row Group Stream File Footer 条纹信息 列统计 元数据 类型信息 复杂数据类型 Postscript 数据读取 位置指针 三层过滤 文件级 Stripe级 Row 级 数据读取 索引 行组索引 布隆过滤器 事务支持 压缩 内存管理 Hive中使用ORC Hive使用 Hive参数设置 概述 本文基于上一篇文章 Hive存储格式之RCFile详解,R…
Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式,如TextFile,RCFile,SequenceFile,AVRO,ORC和Parquet格式. Cloudera Impala也支持这些文件格式. 在建表时使用STORED AS (TextFile|RCFile|SequenceFile|AVRO|ORC|Parquet)来指定存储格式.   TextFile每一行都是一条记录,每行都以换行符(\ n)结尾.数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大.可结合Gzi…
hive有textFile,SequenceFile,RCFile三种文件格式. textfile为默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理. SequenceFile,RCFile格式的表不能直接从本地文件导入数据,数据要先导入到textfile格式的表中, 然后再从textfile表中用insert导入到SequenceFile,RCFile表中. create table zone0000tf(ra int, dec int, mag in…
-- 设置参数 set hivevar:target_db_name=db_dw; use ${hivevar:target_db_name}; -- 创建textfile表 create table file_format_textfile row format delimited fields terminated by '\001' stored as textfile as select * from smple_table; -- 测试各种压缩的orc表 create table fi…
hive 存储格式有很多,但常用的一般是 TextFile.ORC.Parquet 格式,在我们单位最多的也是这三种 hive 默认的文件存储格式是 TextFile. 除 TextFile 外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据,要先导入到 TextFile 格式的表中,再从表中用 insert 导入到其他格式的表中. 一.TextFile TextFile 是行式存储. 建表时无需指定,一般默认这种格式,以这种格式存储的文件,可以直接在 HDFS 上 cat 查看数据. 可以用任意分隔符…
在上篇文章里,我列举了一个简单的hive操作实例,创建了一张表test,并且向这张表加载了数据,这些操作和关系数据库操作类似,我们常把hive和关系数据库进行比较,也正是因为hive很多知识点和关系数据库类似. 关系数据库里有表(table),分区,hive里也有这些东西,这些东西在hive技术里称为hive的数据模型.今天本文介绍hive的数据类型,数据模型以及文件存储格式.这些知识大家可以类比关系数据库的相关知识. 首先我要讲讲hive的数据类型. Hive支持两种数据类型,一类叫原子数据类…
Hive存储格式选择 和Hive 相关优化: 压缩参考 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE .SEQUENCEFILE.ORC.PARQUET. 文件存储格式 列式存储和行式存储 行存储的特点:查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点:因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量:每个字段的数据类型一定是相同…
一.Hive简介 1.hive概述 Apache Hive™数据仓库软件有助于使用SQL读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集. 可以将结构投影到已存储的数据中.提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive. 数据计算:mapreduce分布式计算­>难度大 hive­>SQL语句 mysql 简化开发 减少学习成本 2.优缺点 优点: (1)操作接口采用了sql,简化开发,减少学习成本 (2)避免手写mapreduce程序 (3)hive执行延迟较高,适用场景大多用在对实…
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…