第11章 Hive实战 11.1 需求描述 统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种TopN指标： -- 统计视频观看数Top10 -- 统计视频类别热度Top10 -- 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数 -- 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank -- 统计每个类别中的
第9章 压缩和存储 9.1 Hadoop压缩配置 9.1.1 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 Snappy Snappy .snappy 否 为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入
翻译内核文档重点部分，难免有误，请见谅 内核版本4.19.190 内核 CONFIG_UNWINDER_ORC 选项启用 ORC 展开器，它在概念上类似于 DWARF 展开器。 不同的是，ORC 数据的格式比 DWARF 简单得多，这反过来又使 ORC unwinder 更简单、更快。 ORC 数据由 objtool 生成的展开表组成.它们包含内核
orc环境自行搭建，本文主要介绍http连接OCR的方式 http方法 public static Stream parsePIC(string base64Date) { try { string ocr = "http://***：***/predict/ocr_system"; HttpWebRequest req = (Http
1. 结论 存储格式一般选择 : orc 和 parquet 压缩方式一般选择 : snappy(不可切片)、lzo(可切片) 注意: 当读取单个大文件时，要选择lzo方式 2. hive 支持的文件存储格式 行式存储 : textfile、sequencefile 列式存储 : orc、parquet 3. 行式
1.统计视频观看数Top10 select videoId, rank()over(order by views desc) from gulivideo_orc limit 10 +--------------+----------------+ | videoid | rank_window_0 | +--------------+----------------+ | dMH0bHeiRNg | 1 | | 0XxI-hvPRRA
ORC和Parquet都是高性能的存储方式，这两种存储格式总会带来存储和性能上的提升。 1.Parquet （1）Parquet支持嵌套的数据模型，类似于Protocol Buffers，每一个数据模型的schema包含多个字段，每一个字段有三个属性：重复次数、数据类型和字段名，重复次数可以是以下三种：required(只出现1次)，repea
某天用QQ截图的时候，突然发现工具栏上多出来一个“屏幕识图”的按钮，如下图 试了一下效果还不错的 识图后，可以在线编辑、可以翻译、可以转到腾讯在线文档、可以直接复制出来，或者下载到本地，相当的方便。 下面是自动识别出来的文字，我复制出来了： 原以为这场新型冠状病毒(COVID
Hive 支持的文件格式 Text File（文本格式文件） Sequence File（hadoop 专用序列格式二进制文件） Hadoop 提供的 Sequence File 文件格式提供一对 Key-Value 形式的不可变的数据结构。同时，HDFS 和 MapReduce 使用SequenceFile 文件可以使文件的读取更加效率 Avro File (hadoop 专
目录 1 文件格式1.1 概述1.2 TextFile1.3 SequenceFile1.4 Parquet1.5 ORC 2 数据压缩2.1 压缩概述2.2 Hive中压缩配置2.3 Hive中压缩测试 3 存储优化3.1 避免小文件生成3.2 读取小文件3.3 ORC文件索引3.4 ORC矢量化查询 1 文件格式 1.1 概述 Hive数据存储的本质还是HD
(1) 数据存储及压缩。 针对hive中表的存储格式通常有orc和parquet，压缩格式一般使用snappy。相比与textfile 格式表，orc 占有更少的存储。因为 hive 底层使用 MR 计算架构，数据流是 hdfs 到磁盘再到 hdfs，而且会有很多次，所以使用 orc 数据格式和 snappy 压缩策略可以降低 IO 读写
ORC file can reduce the data size read from HDFS. The size of catalog_sales at orc format is 151644639. hive> SHOW CREATE TABLE tpcds_bin_partitioned_orc_2.catalog_sales; OK CREATE TABLE `tpcds_bin_partitioned_orc_2.catalog_sales`( `cs_sold_time_sk`
对Hadoop运行负载来说,Orc格式是最小,运行最快的列式存储, 它具有以下特点: ACID事务支持 包含支持ACID事务和快照隔离. 内建索引 用索引方式可以跳到合适的位置,每列包含最小,最大也包含bloom过滤器. 复杂类型 支持Hive的所有类型,包含复杂类型,struct,lists,maps和unions 快速
一、描述 Hive支持索引，但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。Hive索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少Map Reduce任务中需要读取的数据块的数量。在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，分桶和索引常常是优于分区
Hive的数据存储格式 列式存储、行式存储 Hive中表的数据存储格式，不是只支持text文本格式，还支持其他很多格式。 建表的时候通过STORED AS 语法指定。如果没有指定默认都是textfile（行存储）。 Hive中主流的几种文件格式。 textfile 文件格式 ORC、Parquet 列式存储格式。
最近看到 ORC(On Request Compilation) 在增加 MachO 平台的 OC 和 Swift 语言支持，这是 MachO JIT(Just In Time) 相关的进展。本文将探索这个 LLVM 新一代的 JIT APIs，即 ORC，其 ORC JIT Weekly 现在还一直处于更新状态。 1、JIT 解释 以防语境不一致，解释下 JIT(Just In Time) 这
目录行存储与列存储行存储的特点列存储的特点常见的数据格式TextFileSequenceFileRCfileORCfile格式数据访问Parquet测试准备测试数据存储空间大小测试SQL 执行效率总结Hive 压缩Hive中间数据压缩最终输出结果压缩常见的压缩格式Native LibrariesHive中的可用压缩编解码器演示总
1 需求描述 统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种 TopN 指标： -- 统计视频观看数 Top10 -- 统计视频类别热度 Top10 -- 统计出视频观看数最高的 20 个视频的所属类别以及类别包含 Top20 视频的个数 -- 统计视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别排序 -- 统计每个类别中的视频热度 T
1. hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表，被external修饰的为外部表。 区别： 内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理； 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定（如果没有LOCATION，Hiv
上一次，咱们聊了ORC行业老大，ORAMT的创业故事。这一次，咱们继续聊聊ORC领域另外一个大咖，Turboden的那些事。 Turboden的前世今生 Turboden是ORC行业里面，发展最快的公司，目前的运行的ORC机组（项目）已经有362套，遍布世界上40个国家，是全世界拥有O
“你研究啥的啊？” “ORC发电的。” “听说过，挺有意思，给我们介绍一下吧？” 这是小编工作出差时，或者在行业会议交流时常常见到的场面。小编在2010年开始接触ORC发电技术。当时高校中，研究ORC发电的人不少，但市场反应平淡。到201
转自：https://blog.csdn.net/weixin_36714575/article/details/8009157 可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_43230682/article/details/107185876 五.结论 1.在压缩存储时间上，除Sequencefile外基本都相差无几。 2.数据压缩比例上ORC最优，相比textfile节省了50倍磁盘空间，par
第10章 Hive实战之谷粒影音 10.1 需求描述 统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种TopN指标： 统计视频观看数Top10 统计视频类别热度Top10 统计出视频观看数最高的20个视频的所属视频类别以及对应视频类别的个数 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank 统计每个类别中
待整理 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC https://blog.csdn.net/yu616568/article/details/51868447 https://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/7677912.html https://orc.apache.org/specification/ORCv0/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35622907 https://blog.csdn.net/yu616568/article/details/51868447 为什么要用列存这里就不聊了，直接看格式的演变 NSM (N-ary Storage Model) ，按行存储 DSM (Decomposition Storage Model) ，按列分页；这样有个问题是，对于应用最终返回还是要按行的
