Hive常见文件存储格式 背景:列式存储和行式存储 首先来看一下一张表的存储格式: 字段A 字段B 字段C A1 B1 C1 A2 B2 C2 A3 B3 C3 A4 B4 C4 A5 B5 C5 行式存储 A1B1C1 A2B2C2 A3B3C3 A4B4C4 A5B5C5 列式存储 A1A2A3A4A5 B1B2B3B4B5 C1C2C3C4C5 优缺点比较: 行式存储 优点: 相关的数据是保存在一起,比较符合面向对象的思维,因为一行数据就是一条记录 这种存储格式比较方便进行INSERT/U

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

php特级课---2.网站大数据如何存储 一.总结 一句话总结: mysql主从,分库分表,mysql分区,mysql集群,Nosql 1.mysql主从服务器各自的功能是什么? 增删改,主服务器 查询,备份,从服务器 2.mysql能够负担得起几亿用户的访问么? 可以的,优化做好就好,比如淘宝,主从服务器,分库分表,数据库的负载均衡 3.mysql分库分表是怎么弄? 垂直分表,大表分成小表,每个小表几个字段或者几十个字段 水平分表,行数太多了,可以分成多个表 4.mysql数据库过度分库分表的

MySQL的数据文件存储 MyISAM引擎分为:静态.动态和压缩MyISAM三种: 静态MyISAM:如果数据表中的各数据列的长度都是预先固定好的,服务器将自动选择这种表类型.因为数据表中每一条记录所占用的空间都是一样的,所以这种表存取和更新的效率非常高.当数据受损时,恢复工作也比较容易做. 动态MyISAM:如果数据表中出现varchar.xxxtext或xxxBLOB字段时,服务器将自动选择这种表类型.相对于静态MyISAM,这种表存储空间比较小,但由于每条记录的长度不一,所以多次修改数据后

sqlcmd导入大数据文件 SQLCMD 允许在Windows命令窗中通过命令行提示符运行脚本. 语法如下: sqlcmd  [  { { -U <login id> [ -P <password> ] } | -E }  ]  [-S <server> [ \<instance > ] ] [ -H <workstation> ] [ -d <database> ]  [ -l <time out> ] [ -t <

HBase 1.hbase为查询而生,它通过组织机器的内存,提供一个超大的内存hash表,它需要组织自己的数据结构,表在hbase中是物理表,而不是逻辑表,搜索引擎用它来存储索引,以满足实时查询的需求: 2.hbase 是一个基于列存储的非关系型数据库,查询效率高,主要用于查询和展示结果:   3.hbase可以认为是hdfs的一个包装.它的本质是数据存储,是个nosql数据库:hbase部署于hdfs之上,并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点.   https://www.ibm.com/d

1.表空间 Innodb存储引擎可将所有数据存放于ibdata*的共享表空间,也可将每张表存放于独立的.ibd文件的独立表空间. 共享表空间以及独立表空间都是针对数据的存储方式而言的. 共享表空间: 某一个数据库的所有的表数据,索引文件全部放在一个文件中,默认这个共享表空间的文件路径在data目录下. 默认的文件名为:ibdata1 初始化为10M. 独立表空间: 每一个表都将会生成以独立的文件方式来进行存储,每一个表都有一个.frm表描述文件,还有一个.ibd文件. 其中这个文件包括了单独一个

SerDe * 按行存储 * 按列存储 file_format: : | SEQUENCEFILE 序列化(行存储) | TEXTFILE 文本格式(行存储)- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE 列式存储文件(列存储)- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC 常用 优化列式存储文件(列存储)- (Note: Available in

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

NoSQL数据库都被贴上不同用途的标签,如MongoDB和CouchDB都是面向文档的数据库,但这并不意味着它们可以象JSON(JavaScript Object Notation,JavaScript对象标记)那样以结构化数据形式存储文本文档. JSON被认为是XML的代替品,它是一个轻量级的,基于文本交换数据的标准,和XML一样具有人类易读的特性.简单的JSON数据结构叫做对象,可能包括多种数据类型,如整型(int),字符串(string),数组(array),日期(date),对象(obj

在phpmyadmin的使用中,经常需要进行导入导出数据库的操作. 但是在导入导出大型数据库文件的时候经常会只是部分导出或者部分导入. 或者是导入导出不成功. 原因就是服务器和php.mysql限制了导出导入数据库文件的大小.而改相应的配置又十分繁琐,所以这里提供一个绕过导出导入有大小限制的办法. 这个思路就是直接在服务器上面进行导出导入.过程如下 将phpMyAdmin/config.sample.inc.php 文件改名为phpMyAdmin/config.inc.php并打开编辑 * Di

在之前我们知道处理xls的excel用的workbook是HSSFWorkbook,处理xlsx的excel用的是XSSFWorkbook. 上面两个类导出excel的时候数据会驻留在内存中,所以当数据量大的时候容易造成内存溢出.SXSSFWorkbook是用来生成海量excel数据文件,主要原理是借助临时存储空间生成excel.POI要求3.8以上,生成的文件格式要求是07及以上版本,因为excel07级以上版本的行数1048576,量很大,而03版本的只有6万多. 读取07及以上版本的exc

以前我们介绍的访问HDFS的方法都是单线程的,Hadoop中有一个工具可以让我们并行的拷贝大量数据文件,这个工具就是distcp. distcp的典型应用就是在两个HDFS集群中拷贝文件,如果两个集群使用的Hadoop版本相同,可以使用hdfs标识符: % hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar 这条命令会把第一个集群(namenode为命令中指定的namenode1)中的/foo目录拷贝到第二个集群中的/bar目录下,于是

1.查询数据保存为CSV文件 select * from account into outfile '/root/account.csv' fields terminated by ',' enclosed by '"' lines terminated by '\r\n' 注意:可通过终端方式查询或者服务器上连接数据查询所得. 2.将大文件数据(SQL)导入到服务器 A:将终端上查询的文件传到服务器 scp -P 端口号 -i 私钥绝对路径地址 数据存放的绝对路径 root@IP:/tmp/

0,创建ctl文件  内容为 OPTIONS (skip=0) LOAD DATA  CHARACTERSET 'UTF8' INFILE 'F:\anhui_data\20180814\shanghu.txt' APPEND INTO TABLE cb_merchant4 FIELDS TERMINATED BY '0x1d' OPTIONALLY  ENCLOSED BY ","  TRAILING NULLCOLS (id,city_org_code,client_id,coun

序言:保存数据的方式各种各样,最简单的方式是直接保存为文本文件,如TXT.JSON.CSV等,除此之外Excel也是现在比较流行的存储格式,通过这篇文章你也将掌握通过一些第三方库(xlrd/xlwt/pandas/openpyxl)去操作Excel进行数据存储与读取,此一文足以! 一.TXT文本存储 1.1 使用方式 TXT文本几乎兼容任何平台,但是不利于检索,如果对检索和数据结构要求不高,寻求方便的话,可以采用TXT文本存储格式 1.2 基本写法 1 file = open('demo.txt

如果想把整个文件或图片存储在数据表的一个字段内,该字段可以选择二进制类型,然后将文件按二进制存储起来,文本文件也可以存在text字段内. 示例如下: 二进制类型bytea的操作(在最大值内,有内存限制) 1. 创建表 Create table byteatable(id int,obj bytea); 2. 将文件放到coordinator目录下/mnt/postgresql/coord 通过pg_read_binary_file()函数,插入一张图片- 目录:/mnt/postgresql/c

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的 Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均 值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个 reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇 到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些 Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段 的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规 避错误来更好的运行比解决错误更高效.

  hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况,使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住,最后的1%花了几个小时都没跑完,通过YARN的管理界面配合日志,可以清楚其中的具体原因,这种情况就很可能是数据倾斜的原因,解决方法要根据具体情况来选择具体的方案   1.如果你知道某些字段造成的倾斜,可以把这些字段抽出来单独处理,这样的话,MR会多分配几个实例,提高执行速度. 2. set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000 也就是每个节