需要社区工具:parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar                  git project: https://github.com/apache/parquet-mr/tree/master/parquet-tools?spm=5176.doc52798.2.6.H3s2kL 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0

Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

目录 Overview Quick Example Programming Model Basic Concepts Handling Event-time and Late Data Fault Tolerance Semantics API using Datasets and DataFrames Creating streaming DataFrames and streaming Datasets Input Sources Schema inference and partition

前言 列式文件,顾名思义就是按列存储到文件,和行式存储文件对应.保证了一列在一个文件中是连续的.下面从parquet常见术语,核心schema和文件结构来深入理解.最后通过java api完成write和read. 术语 block parquet层面和row group是一个意思 row group 逻辑概念,用于对row进行分区.由数据集中每个column的column chunk组成.是读写过程中的缓存单元,一般在hdfs上推荐一个block为1GB,一个HDFS文件1个bolock co

1.概述 在流数据应用场景中,往往会通过Flink消费Kafka中的数据,然后将这些数据进行结构化到HDFS上,再通过Hive加载这些文件供后续业务分析.今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后,将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中. 2.内容 Hive能够识别很多类型的文件,其中包含Parquet文件格式.因此,我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式生成到HDFS上,后续Hive就可以将这些Parquet文件加载到数据仓库中.具体流程图如下所

Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据

描述: 本地测试环境hive中有数据,存储格式为textfile,现在要上传到公司开发环境,存储格式为parquet, 如何实现??? tb_textfile表---> local file --->tb_parquet(❌) tb_textfile表---> local file --->tb_textfile_tmp ---> tb_parquet(✔️) [因为是不同的系统,不能直接将tb_textfile表中的数据导入tb_parquet中,中间需要先导出到本地文件]

说明:spark版本:2.2.0 hive版本:1.2.1 需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: 1.之传入一个参数,说明只加载一天的数据进去 2.传入两个参数,批量加载这两个日期区间的每一天的数据 最终打成jar包,进行运行 步

[创建目录]hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/parquet [赋予权限]sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R impala:supergroup /user/hdfs/sample_data [删除目录]hdfs dfs -rm -r /user/hdfs/sample_data/parquet [上传文件]hdfs dfs -put -f device /user/hdfs/sample_data/parqueth

已经有好一阵子没有写博文了,今天给大家带来一篇最近一段时间开发相关的文章:在impala和kudu上支持runtime filter. 大家搜索下实践者社区,可以发现前面已经有好几位同学写了这个主题的博文(都是我们组的^_^),说明这个功能在数据库领域的重要性,所以,嘿嘿,再敲一遍黑板:“重点,必考题!” 附上年初测试kudu时候的博文< [大数据之数据仓库]kudu性能测试报告分析>作为背景. 背景准备 为了生动.立体的给大家展示runtime filter功能,这里就以一个具体的sql例子

这是[kudu pk parquet]的第二篇,query2在kudu和parquet上的对比解析,其中kudu包含有不能下发的谓词. 3台物理机,1T规模的数据集,impala和kudu版本是我们修改后支持runtime filter的版本,结果对比如下图:   纵坐标表示耗时,矮表示性能好,耗时短,响应差近三倍. 首先,来我们来看两者的执行计划,颜色越鲜艳表示越耗时: parquet   kudu   可以看到kudu左右两边各有一个鲜艳的红色框(节点),说明这两个执行节点耗时比较长,放大来

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

==> 什么是parquet         Parquet 是列式存储的一种文件类型   ==> 官网描述: Apache Parquet is a columnar storage format available to any project in the Hadoop ecosystem, regardless of the choice of data processing framework, data model or programming language         无

场景: 在spark structured streaming读取kafka上的topic,然后将统计结果写入到hdfs,hdfs保存目录按照month,day,hour进行分区: 1)程序放到spark上使用yarn开始运行(yarn-client或yarn-cluster),可以正常sink结果到目录下(分配了executor,executor上有task分配,hdfs有结果输出): 2)程序出现问题,然后修改bug,将checkpoint删除了(为了重新消费kafka的topic上的数据)

安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里

Apache Kylin on Apache HBase 方案经过长时间的发展已经比较成熟,但是存在着一定的局限性.Kylin 查询节点当前主要的计算是在单机节点完成的,存在单点问题.而且由于 HBase 非真正列存的问题,Cuboids 信息需要压缩编码,读取 HBase 数据的时候再反序列化.分割,额外增加了计算压力.另外,HBase 运维难度比较大,不便于上云.面对以上问题,Kyligence 推出了 Kylin on Parquet 方案.下文中,Kyligence 的大数据研发工程师王

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

一 基础知识 在分析之前,先上一张图: 从上面可以看到,这个w3wp进程占用了376M内存,启动了54个线程. 在使用windbg查看之前,看到的进程含有 *32 字样,意思是在64位机器上已32位方式运行w3wp进程.这个可以通过查看IIS Application Pool 的高级选项进行设置: 好了,接下打开Windbg看看这个w3wp进程占用了376M内存,启动的54个线程. 1. 加载 WinDbg SOS 扩展命令 .load C:\Windows\Microsoft.NET\Fram

日志记录不仅对于我们开发的应用,还是对于ASP.NET Core框架功能都是一项非常重要的功能特性.我们知道ASP.NET Core使用的是一个极具扩展性的日志系统,该系统由Logger.LoggerFactory和LoggerProvider这三个核心对象组成.我们可以通过简单的配置实现对LoggerFactory的定制,以及对LoggerProvider添加. [ 本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] 目录一. 配置LoggerFactory二.以当前请求作为日志范围三

首先,看看什么是超线程概念 超线程技术就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片,让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率.超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源,理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程,虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不象两个真正的CPU那样,每个CPU都具有独立的资源.当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些