一.存储格式行存储和列存储 二.Hive文件存储格式 三.创建语句和压缩 一.存储格式行存储和列存储 行存储可以理解为一条记录存储一行,通过条件能够查询一整行数据. 列存储,以字段聚集存储,可以理解为相同的字段存储在一起. 二.Hive文件存储格式 TEXTFILE, Hive数据表的默认格式,存储方式:行存储. 可以使用Gzip压缩算法,但压缩后的文件不支持split 在反序列化过程中,必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符,因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍. SEQUEN

一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 double 8字节双精度浮点数 1.0 deicimal 任意精度的带符号小数 1.0 String 字符串,

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8733924.html 一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 do

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

hive命令 在Linux下的命令行中直接输入如下命令,可以查看帮助信息: # hive -help 常用的如-e.-f参数. 使用-e参数,可以直接在命令行传递SQL语句进行hive表数据的查询: # hive -e "select * from testhive.testtable" 使用-f参数,可以在命令行中传递文件进行进行hive表数据的查询,首先使用如下命令创建一个名为test.hql的文件: # vim test.hql 在该文件中写入SQL语句: select * fr

在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit

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

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

目录 一.编译 二.相关配置 三.为LZO文件创建索引 四.Hive为LZO文件建立索引 1.hive创建的lzo压缩的分区表 2.给.lzo压缩文件建立索引index 3.读取Lzo文件的注意事项(重要) 一.编译 hadoop本身并不支持lzo压缩,故需要使用twitter提供的hadoop-lzo开源组件.hadoop-lzo需依赖hadoop和lzo进行编译,编译步骤如下. 0. 环境准备 maven(下载安装,配置环境变量,修改sitting.xml加阿里云镜像) gcc-c++ zl

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

C#实现通过Gzip来对数据进行压缩和解压 internal static byte[] Compress(byte[] data) { using (var compressedStream = new MemoryStream()) { using (var zipStream = new GZipStream(compressedStream, CompressionMode.Compress)) { zipStream.Write(data, , data.Length); return

如果解决ios怎样实现快速将显卡中数据读出压缩成视频在cocos2dx扩展开发中 手机平台性能是个关键问题. 压缩视频分成3个步骤: 读取显卡数据, 使用编码器压缩,保存文件. 使用libav 压缩的时候,软件编码器效率不够,在itouch5上面只能做到5-6 fps. 因此使用ios平台自带的AVFoundtion库来做,硬件加速编码,具体做法参考 http://stackoverflow.com/questions/9661259/record-the-drawing-as-a-m4v-vi

wcf传输Dataset大数据量 -压缩(一) 由于WCF不能传输DataTable(不能序列化),所以更多项目中都会使用DataSet作为查询集合的首选返回类型,但是由于DataSet会生成很多的状态信息等,所以DataSet体积也会变大,有几种改变DataSet大小的方法. 1.将DataSet的RemotingFormat属性设置为Binary (默认是xml)  <=>  2.使用开源的压缩组件“ICSharpCode.SharpZipLib.dll”进行压缩 <=> 不言

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/

  综述 许多信息资料都或多或少的包含一些多余的数据.通常会导致在客户端与服务器之间,应用程序与计算机之间极大的数据传输量.最常见的解决数据存储和信息传送的方法是安装额外的存储设备和扩展现有的通讯能力.这样做是可以的,但无疑会增加组织的运作成本.一种有效的解决数据存储与信息传输的方法是通过更有效率的代码来存储数据.这篇文章简要的介绍了数据的压缩与解压缩,并展示了用java.util.zip包来实现数据的压缩与解压缩是多么的方便与高效. 当然用诸如WinZip,gzip,和Java压缩(或jar)

一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置 从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的

Tutorial-LoadingData Hive加载数据的6种方式 #格式 load data [local] inpath '/op/datas/xxx.txt' [overwrite] into table tablename [partition (partcol1 = val1,partcol2 = val2)]; 1.从本地文件系统加载 load data local inpath '/opt/datas/xxx.txt' into table tablename; 2.从 hdfs

注意代码中的注释部分,这里设置是专门针对gzip的,缺少了就不行了,gzip压缩格式和其他格式的区别就在这里. Bytef 就是 unsigned char,uLong就是 unsigned long,这些别名的设置都在zconf.h文件里面. 这里压缩和解压缩的数据都可以用java的GZIPInputStream和GZIPOutputStream来对应解压缩和压缩. 代码片 #ifndef GZIP_H #define GZIP_H #include "zlib/zlib.h" /*

算法和数仓共用一套hive数据: CM: 真实数据: 都存在共享存储: oss, s3,ufile上. CDH配置能访问的权限(key)