上传txt文件到hdfs,txt文件大小是74左右. 这里提醒一下,是不是说parquet加lzo可以把数据压缩到这个地步,因为我的测试数据存在大量重复.所以下面使用parquet和lzo的压缩效果特别好. 创建hive表,使用parquet格式存储数据 不可以将txt数据直接加载到parquet的表里面,需要创建临时的txt存储格式的表 CREATE TABLE emp_txt ( empno int, ename string, job string, mgr int, hiredate D

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

Hive表压缩功能 除了直接配置MapReduce压缩功能外,Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性. 但支持的压缩格式有限,ORC表支持None.Zlib.Snappy压缩,默认为ZLIB压缩.但这3种压缩格式不支持切分,所以适合单个文件不是特别大的场景.使用Zlib压缩率高,但效率差一些:使用Snappy效率高,但压缩率低. Parquet表支持Uncompress.Snappy.Gzip.Lzo压缩,默认不压缩Uncompressed.其中Lzo压缩是支持切分的,所以在表

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

一.要点 有关Snappy的相关介绍可参看Hadoop压缩-SNAPPY算法,如果想安装Snappy,可以参看Hadoop HBase 配置 安装 Snappy 终极教程. 1. HBase修改Table压缩格式步骤 2. 实测结果分享 二.HBase修改Table压缩格式步骤 修改HBase压缩算法很简单,只需要如下几步: 1. hbase shell命令下,disable相关表: ? 1 disable 'test' 实际产品环境中,’test’表可能很大,例如上几十T的数据,disable

HDFS文件格式 file_format: TEXTFILE 默认格式 RCFILE hive 0.6.0 和以后的版本 ORC hive 0.11.0 和以后的版本 PARQUET hive 0.13.0 和以后的版本,该数据格式企业中最常用 AVRO hive 0.14.0 和以后的版本 数据存储的方式 1. 按行存储 textfile 2. 按列存储 orc/parqurt --orcfile 每列数据有类似于元数据的索引信息,可以确定列内容,需要某列信息时可以直接锁定列内容,效率优于按行

Hive中的文件格式 1-TEXTFILE 文本格式,Hive的默认格式,数据不压缩,磁盘开销大.数据解析开销大. 对应的hive API为:org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat和org.apache.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat: 可结合Gzip.Bzip2使用(系统自动检查,执行查询时自动解压),但是使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作 2-SequenceFile

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩

简介: Apache hive 存储方式跟压缩格式! 1.Text File hive> create external table tab_textfile ( host string comment 'client ip address', local_time string comment 'client access time', api string comment 'request api', request_type string comment 'request method,

Hadoop中用得比较多的4种压缩格式:lzo,gzip,snappy,bzip2.它们的优缺点和应用场景如下: 1). gzip压缩 优点:压缩率比较高,而且压缩/解压速度也比较快:hadoop本身支持,在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样:有hadoop native库:大部分linux系统都自带gzip命令,使用方便. 缺点:不支持split. 应用场景:当每个文件压缩之后在130M以内的(1个Block大小内),都可以考虑用gzip压缩格式.譬如说一天或者一个小时的日志压缩

对于文件的存储.传输.磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的,而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗. 此时,一种常用的方式就是对文件进行压缩.但文件被压缩之后,在读取数据时要先进行解压缩,会对CPU造成一定负担. 因此,在实际生产中,是否对数据进行压缩以及采用哪种方式进行压缩显得尤为重要.需要综合考虑压缩和解压缩数据所需的资源.磁盘IO,以及在网络传输数据所需带宽以及集群的性能和文件的特性等.它至少能带来以下好处: 减少磁盘存储空间 降低IO(包

在业务空闲的时候修改压缩格式 先测试 ---测试表create 'test', { NAME => 'c',VERSIONS => 1}desc 'test'disable 'test'alter 'test', NAME => 'c',COMPRESSION => 'snappy'enable 'test'major_compact 'test'   ---耗时过长 disable 'contactlist_event_data'alter 'contactlist_event_

解压大杀器 首先祭出可以应对多种压缩包格式的python库:patool.如果平时只用基本的解压.打包等操作,也不想详细了解各种压缩格式对应的python库,patool应该是个不错的选择. patool库支持的格式包括: 7z (.7z, .cb7), ACE (.ace, .cba), ADF (.adf), ALZIP (.alz), APE (.ape), AR (.a), ARC (.arc), ARJ (.arj), BZIP2 (.bz2), CAB (.cab), COMPRES

这两个都是linux常用的压缩格式,通常用来压缩源代码包,因为源代码文件过多,它们还经常跟tar命令结合使用所以一般下载linux的源代码就有.tar.bz2,.tar.gz这样的格式其中bz2格式的压缩比例要高于gz,可以节省大量的下载时间winrar和7zip都支持解压这两个格式(windows下)

火狐firefox浏览器打开网也是时提示“内容编码错误 无法显示您尝试查看的页面,因为它使用了无效或者不支持的压缩格式.” 今早一来打开用PHPCMS做的网站时就提示这个错误,用其他浏览器打开提示的是无法打开,用火狐浏览器则提示以上文字,话说火狐还真是个好东西,很多错误其它浏览器不会提示因而不好找到正确的解决方法,在这里先给火狐来个赞. 下面说说这个问题的原因及解决方法: 原因: 经检测,出现此问题的原因是因为服务器关闭了gzip压缩导致的,而我的程序使用了gzip压缩.导致程序执行gzip压缩

.gz和.bz2都是linux下压缩文件的格式,有点类似windows下的.zip和.rar文件..bz2和.gz的区别在于,前者比后者压缩率更高,后者比前者花费更少的时间. 也就是说同一个文件,压缩后,.bz2文件比.gz文件更小,但是.bz2文件的小是以花费更多的时间为代价的.现将两种压缩格式在linux的常用操作总结如下: 对文件直接压缩,两种格式可使用如下命令: [root@ ~]#gzip 5201351.txt //将5201351.txt文件压缩成5201351.txt.gz [r

其中在做http数据包临控时碰到gzip压缩格式,在网友发布的一些技术文章基础上,经过一段时间的研究.调试,终于解析成功.现将核心代码公布于此,希望能够和大家一起共同学习交流.注:以下代码需要依赖zlib开源库,可以到网上搜索下载. /* HTTP gzip decompress */int CNNHttp::httpgzdecompress(const PVOID zdata, DWORD nzdata,                            PVOID data, DWORD

在设置GZip时,发现同时有个Deflate压缩设置,一开始并不了解Deflate压缩,于是便在启用GZip的同时,也启用了Deflate压缩.虽然同时设置GZip和Deflate压缩,并不影响网站的正常运行,并且在检测网站是否启用GZip时,返回的答案是已启用.但是我们能否不设置Deflate压缩呢?或者来说,需要禁用Deflate压缩呢?Deflate压缩又有什么好处和坏处?带着这一堆疑问,我今天查了一些资料,大概了解了一些,最后得到的结论是:DEFLATE——过时的网页压缩格式,最好禁用.

XZ的介绍   今天升级Python的时候,下载的Python-2.7.8.tar.xz安装包为xz格式,好吧,我又孤陋寡闻了,居然第一次遇见xz格式的压缩文件.搜索了一下资料,下面是xz的一些介绍: xz是一个使用 LZMA压缩算法的无损数据压缩文件格式.和gzip与bzip2一样,同样支持多文件压缩,但是约定不能将多于一个的目标文件压缩进同一个档案文件.相反,xz通常作为一种归档文件自身的压缩格式,例如使用tar或cpioUnix程序创建的归档.xz 在GNU coreutils(版本 7.

可先浏览加粗部分 一.常见压缩档 *.zip | zip 程式壓縮打包的檔案: (很常见,但是因为不包含文件名编码信息,跨平台可能会乱码) *.rar | winrar 程序压缩打包的档案:(在windows上很常见,但是是商业软件.) *.gz | gzip 程式壓縮的檔案: (linux目前使用最广泛的压缩格式) *.bz2 | bzip2 程式壓縮的檔案: *.xz | xz 程式壓縮的檔案: *.tar | tar 程式打包的資料,並沒有壓縮過: *.tar.gz | tar 程式打包的

问题重现 rdd.repartition(1).write.csv(outPath) 写文件之后发现文件是压缩过的 write时首先会获取hadoopConf,然后从中获取是否压缩以及压缩格式 org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource def write( org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelationCommand val hadoopC