一.定义 ORC File,它的全名是Optimized Row Columnar (ORC) file,其实就是对RCFile做了一些优化. 据官方文档介绍,这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据.它的设计目标是来克服Hive其他格式的缺陷. 运用ORC File可以提高Hive的读.写以及处理数据的性能.和RCFile格式相比,ORC File格式有以下优点: (1).每个task只输出单个文件,这样可以减少NameNode的负载: (2).支持各种复杂的数据类型,比如: da

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

Hive orc 格式 + snappy 压缩是比较常用的存储加压缩格式. 今天处理下面的场景时,解决了一些问题,记录下来: flume消费kafka的数据实时写入hdfs,通过创建分区表,t + 1 时,需要看到昨天的数据: flume 通过snappy 将数据写入hdfs,可以通过在fliume.conf中配置以下 保证每天的数据写入同一个目录中: agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = /user/hive/warehouse/ods.db/kafka_2_hd

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

hive-site.xml --><configuration> <!-- WARNING!!! This file is auto generated for documentation purposes ONLY! --> <!-- WARNING!!! Any changes you make to this file will be ignored by Hive. --> <!-- WARNING!!! You must make your cha

hive表在创建时候指定存储格式 STORED AS ORC tblproperties ('orc.compress'='SNAPPY'); 当insert数据到表时抛出异常 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.Text cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde$OrcSerdeRow at org.apache.hadoop.h

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

本章节根据源代码分析Spark Structured Streaming(Spark2.4)在进行DataSourceProvider查找的流程,首先,我们看下读取流数据源kafka的代码: SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate(); Dataset<Row> sourceDataset = sparkSession.readStream().format("kafka").option

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

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

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

Hive 快速入门(全面) 2018-07-30 16:11:56 琅琊山二当家 阅读数 4343更多 分类专栏: hadoop 大数据   转载: https://www.codercto.com/a/5110.html 前言 我写这篇文章的目的是尽可能全面地对Hive进行入门介绍,这篇文章是基于hive-1.0.0版本介绍的,这个版本的Hive是运行在MapReduce上的,新的版本可以运行在Tez上,会有一些不同. Hive是对数据仓库进行管理和分析数据的工具.但是大家不要被“数据仓库”这

Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表.本文将主要从项目的设计架构.最新进展.使用说明等方面来介绍这一功能. Flink on Hive 介绍 SQL 是大数据领域中的重要应用场景,为了完善 Flink 的生态,发掘 Flink 在批处理方面的潜力,我们决定增强 FlinkSQL 的功能,从而让用户能够通过 Flink 完成更多的任务. Hive 是大数据领域最早出现的 S

简介 基于HDFS的数据仓库工具 基于HDFS上的数据分析引擎 2.x 前:SQL -----> Hive  ----> MapReduce 2.x 后:推荐执行引擎为 Spark 支持SQL子集 架构 执行方式:CLI.JDBC.HWI(推荐HUE) Hive元信息:表名.列名.列的类型.分区.桶,存储在MySQL中 读取MySQL得到Hive元信息 数据在HDFS中 安装 嵌入模式 不需要MySQL,使用Hive自带的Derby数据库存储元信息(Derby较小,嵌入到Hive中) 只支持一

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后

转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件

hive 默认用的是derby数据库存储源数据,在这改为 mysql来存储: 1.hive和关系数据库的对照关系 hive 所要查询的数据保存在HDFS中: hive 中的数据库和表对应HDFS中的文件夹: hive 中的表中的数据对应HDFS中的文件中的数据: hive 中的表的字段对应于HDFS中数据的字段: 2.hive的环境搭建 2.1.修改hive-default.xml文件 复制hive-default.xml为hive-site.xml 删除hive-site.xml的所有默认配置

本人,苦心多时,历经磨难和心血,与大家共同攻克问题难关! 问题一: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient 参考:http://blog.csdn.net/l1028