基于 Hive 的文件格式:RCFile 简介及其应用
RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循ldquo;先按列划分,再垂直划分rdquo;的设计理念。当查询过程中,针对它并
目录
1、Hadoop 文件格式简介
(1)SequenceFile
(2)RCFile
(3)Avro
(4)文本格式
(5)外部格式
2、为什么需要 RCFile
3、RCFile 简介
4、超越RCFile,下一步采用什么方法
5、如何生成 RCFile 文件
(1)hive 中直接通过textfile表进行insert转换
(2)通过 mapreduce 生成
6、Refer:
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:
SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以
(2)RCFile
RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分,再垂直划分”的设计理念。当查询过程中,针对它并不关心的列时,它会在IO上跳过这些列。需要说明的是,RCFile在map阶段从远端拷贝仍然是拷贝整个数据块,并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列,并跳到需要读取的列, 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的,但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下,RCFile的性能反而没有SequenceFile高。
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HDFS块内行存储的例子
HDFS块内列存储的例子
HDFS块内RCFile方式存储的例子
Avro是一种用于支持数据密集型的二进制文件格式。它的文件格式更为紧凑,若要读取大量数据时,Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的,所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式,如Pig 、Hive、Flume、Sqoop和Hcatalog。
(4)文本格式
除上面提到的3种二进制格式之外,文本格式的数据也是Hadoop中经常碰到的。如TextFile 、XML和JSON。 文本格式除了会占用更多磁盘资源外,对它的解析开销一般会比二进制格式高几十倍以上,尤其是XML 和JSON,它们的解析开销比Textfile 还要大,因此强烈不建议在生产系统中使用这些格式进行储存。 如果需要输出这些格式,请在客户端做相应的转换操作。 文本格式经常会用于日志收集,数据库导入,Hive默认配置也是使用文本格式,而且常常容易忘了压缩,所以请确保使用了正确的格式。另外文本格式的一个缺点是它不具备类型和模式,比如销售金额、利润这类数值数据或者日期时间类型的数据,如果使用文本格式保存,由于它们本身的字符串类型的长短不一,,或者含有负数,导致MR没有办法排序,所以往往需要将它们预处理成含有模式的二进制格式,这又导致了不必要的预处理步骤的开销和储存资源的浪费。
(5)外部格式
Hadoop实际上支持任意文件格式,只要能够实现对应的RecordWriter和RecordReader即可。其中数据库格式也是会经常储存在Hadoop中,比如Hbase,Mysql,Cassandra,MongoDB。 这些格式一般是为了避免大量的数据移动和快速装载的需求而用的。他们的序列化和反序列化都是由这些数据库格式的客户端完成,并且文件的储存位置和数据布局(Data Layout)不由Hadoop控制,他们的文件切分也不是按HDFS的块大小(blocksize)进行切割。
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Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

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