gzip,bzip2,lzo,snappy是hadoop中比较常见的文件压缩格式,可以节省很多硬盘存储,以下是Gzip , BZip2 , Lzo Snappy 四种方式的优缺点 和使用场景 Gzip 优点: 1.压缩解压速度快 , 压缩率高 , hadoop本身支持 2.处理压缩文件时方便 , 和处理文本一样 3.大部分linux 系统自带 Gzip 命令 , 使用方便 缺点: 不支持切片 使用场景: 1.文件压缩后在130M以内 (一个块大小) , 都可以使用 GZip 压缩(因为Gzip唯

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

导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总.为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证. 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组…)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理

2018-12-31 更新声明:切片系列文章本是分三篇写成,现已合并成一篇.合并后,修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动.原系列的单篇就不删除了,毕竟也是有单独成篇的作用.特此声明,请阅读改进版—— Python进阶:全面解读高级特性之切片!https://mp.weixin.qq.com/s/IRAjR-KHZBPEEkdiofseGQ 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组...)中的单个元素,那么,如果要获

熟悉3D打印的流程的人都知道,在建立了3D模型以后要就进行切片,但是什么是切片呢?切片实际上就是讲3D模型转化为3D打印机本身可以执行的代码,G代码,M代码. 3D打印流程 今天我们简要的介绍3款切片软件,并进行认真仔细的分析. slic3r slic3r我曾经想过翻译这个软件,但是由于太麻烦而放弃了.这个软件使用Python做的GUI,Perl做的库,可读性不怎么好.软件切片效果,路径优化也比较好,但是可视化做的不是怎么好. slic3r 1.2.0的特色功能包含3D蜂窝状填充 另一个就是变层

序列的每个元素都可以用2种索引的表达方式,一种是正数索引,另一种是负数索引. 序列切片,作用是访问序列中一定范围的元素,格式“序列名[A:B]”,其中A为所切片的第一个元素的索引号,而B为切片后剩下的第一个元素的索引号.data[:]是整个data列表 data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] data[3:6] [4, 5, 6] >>> data[:]#指没有进行切片 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> data[-3:0]#序列

众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组...)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对象.通常来说,切片的作用就是截取序列对象,然而,它还有一些使用误区与高级用法,都值得我们注意.所以,本文将主要跟大家一起来探讨这些内容,希望你能学有所获. 事先声明,切片并非列表的专属操作,但因为列表最具有代表性,所以,本文仅以列表为例作探讨. 1.切片的基础

1.Python切片对象可以为任意类型 https://github.com/python/cpython/blob/master/Include/sliceobject.h /* Slice object interface */ /* A slice object containing start, stop, and step data members (the names are from range).  After much talk with Guido, it was decid

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

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

第1章 Hive入门 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 )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 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

------------恢复内容开始------------ Hadoop知识点 Hadoop知识点什么是HadoopHadoop和Spark差异Hadoop常见版本,有哪些特点,一般是如何进行选择Hadoop常用端口号搭建Hadoop集群的流程Hadoop中需要哪些配置文件,其作用是什么?HDFS读写流程MapReduce的Shuffle过程,Hadoop优化方案基于MapReduce做Hadoop的优化Yarn的job提交流程Yarn默认的调度器,分类,以及它们之间的区别Hadoop的参数优

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

这一章想讲一下Spark的缓存是如何实现的.这个persist方法是在RDD里面的,所以我们直接打开RDD这个类. def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = { // StorageLevel不能随意更改 if (storageLevel != StorageLevel.NONE && newLevel != storageLevel) { throw new UnsupportedOperationException("C

1.建表: hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 由于很多数据在hadoop平台,当从hadoop平台的数据迁移到hive目录下时,由于hive默认的分隔符是/u0001,为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: create table ooo(uid strin

Q1.什么是 Hadoop? Hadoop 是一个开源软件框架,用于存储大量数据,并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据.总之,Hadoop 包括以下内容: HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop 分布式文件系统):HDFS 允许你以一种分布式和冗余的方式存储大量数据.例如,1 GB(即 1024 MB)文本文件可以拆分为 16 * 128MB 文件,并存储在 Hadoop 集群中的 8 个不同节点上.每个分裂可以复制

原文地址:https://blog.csdn.net/u010270403/article/details/51648462 本文首先简单介绍了HBase,然后重点讲述了HBase的高并发和实时处理数据 .HBase数据模型.HBase物理存储.HBase系统架构,HBase调优.HBase Shell访问等. 不过在此之前,你可以先了解 Hadoop生态系统 ,若想运行HBase,则需要先搭建好Hadoop集群环境,可以参考此文搭建5个节点的hadoop集群环境(CDH5) . 好了,让我们来

Hadoop压缩配置 修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式: 查看hadoop支持的压缩方式 [kris@hadoop101 datas]$ hadoop checknative 将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-.tar.gz包导入到hadoop101的/opt/software中 ．解压hadoop-.tar.gz到当前路径 [kris@hadoop101 software]$ .tar.gz ．进入到/opt/software/hadoop-/lib/native路径可

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

Hbase是什么 HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统,适用于实时读写.随机访问超大规模数据的集群. HBase的特点 大:一个表可以有上亿行,上百万列. 面向列:面向列表(簇)的存储和权限控制,列(簇)独立检索. 稀疏:对于为空(NULL)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏. 无模式:每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列. 数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下,版本号自动