创建普通临时表: create table if not exists test_orc_tmp(   name string,   gender string,   cnt BIGINT )row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile; 创建ORC表: drop table test_orc; create table if not exists test_orc(   name string,   gende

create table if not exists test_orc( name string, age int, address string ) partitioned by (dt string)STORED AS ORC; set hive.execution.engine=tez; set hive.llap.execution.mode=auto; select * from test_orc;

orc表 创建具备ACID及Transactions的表 这里的表需要具备下面几个条件:  1. 必须以 ORC 格式存储  2. 必须分 bucket,且不能 sort  3. 必须显式声明transations --partitioned by (createtime string)   create table if not exists user_orc( id int, name string, createdate string, updatedate date ) clustere

1.概述 在存储业务数据的时候,随着业务的增长,Hive 表存储在 HDFS 的上的数据会随时间的增加而增加,而以 Text 文本格式存储在 HDFS 上,所消耗的容量资源巨大.那么,我们需要有一种方式来减少容量的成本.而在 Hive 中,有一种 ORC 文件格式可以极大的减少存储的容量成本.今天,笔者就为大家分享如何实现流式数据追加到 Hive ORC 表中. 2.内容 2.1 ORC 这里,我们首先需要知道 Hive 的 ORC 是什么.在此之前,Hive 中存在一种 RC 文件,而 ORC

hive表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 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.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

http://lxw1234.com/archives/2016/04/630.htm 关键字:orc.index.hive Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式,ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式,最重要的是有着很高的压缩比,并且对于MapReduce来说是可切分(Split)的.因此,在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式,不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源,而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升,因为ORC较其他文件格式压缩比高,查询任务的输入数据量减少,使用的

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab

之前的文章<更高的压缩比,更好的性能–使用ORC文件格式优化Hive>中介绍了Hive的ORC文件格式,它不但有着很高的压缩比,节省存储和计算资源之外,还通过一个内置的轻量级索引,提升查询的性能.这个内置的轻量级索引,就是下面所说的Row Group Index. 其实ORC支持的索引不止这一种,还有一种BloomFilter索引,两者结合起来,更加提升了Hive中基于ORC的查询性能. 说明一下:本文使用Hive2.0.0 + hadoop-2.3.0-cdh5.0.0作为测试环境.表lxw

Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式,ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式,最重要的是有着很高的压缩比,并且对于MapReduce来说是可切分(Split)的.因此,在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式,不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源,而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升,因为ORC较其他文件格式压缩比高,查询任务的输入数据量减少,使用的Task也就减少了.关于Orc文件格式的官网介绍,见: https://cwiki.apache.org/confluence

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

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

hive中参数分为三类,第一种system环境变量信息,是系统环境变量信息:第二种是env环境变量信息,是当前用户环境变量信息:第三种是hive参数变量信息,是由hive-site.xml文件定义的以及当前hive会话定义的环境变量信息.其中第三种hive参数变量信息中又由hadoop hdfs参数(直接是hadoop的).mapreduce参数.metastore元数据存储参数.metastore连接参数以及hive运行参数构成. Hive-0.13.1-cdh5.3.6参数变量信息详解 参数

常用格式 textfile 需要定义分隔符,占用空间大,读写效率最低,非常容易发生冲突(分隔符)的一种格式,基本上只有需要导入数据的时候才会使用,比如导入csv文件: ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE json hive3.0后官方支持json格式,之前需要使用第三方,导入jar,http://www.congiu.net/hive-json

spark查orc格式的数据有时会报这个错 Caused by: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat$BISplitStrategy.getSplits(OrcInputFormat.java:560) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat.generateSplitsInfo(OrcInputFormat

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

Short Description: ORC Creation Best Practices with examples and references. Article Synopsis. ORC is a columnar storage format for Hive. This document is to explain how creation of ORC data files can improve read/scan performance when querying the d

1 compress & mr hive默认的execution engine是mr hive> set hive.execution.engine;hive.execution.engine=mr 所以针对mr的优化就是hive的优化,比如压缩和临时目录 mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.map.output.compress</name> <value>true</value>

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

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上