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大数据技术之Hive 第11章 Hive实战
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 -- 统计每个类别中的大数据技术之Hive 第9章 压缩和存储
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引入内核orc-unwinder.txt文档
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 http 调用
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第九章 压缩和存储 【文件存储类型、压缩方式的选择】
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Hive之例题
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-hvPRRAORC、Parquet等列式存储的优点
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原来好用并且免费的ORC软件就在身边，来自腾讯QQ
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(COVIDHive 数据导入/导出
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Hive性能优化之表数据优化
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HDHive优化
(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
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`Orc概览
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Hive索引
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存储格式及优化
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。LLVM 新一代 JIT API：ORC
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) 这一文彻底搞懂Hive的数据存储与压缩
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Hive基础(四十)：Hive 实战（一）准备
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精选Hive高频面试题11道，附答案详细解析(好文收藏)
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，HivORC科普3-创业小王子Turboden
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OORC发电的那点事
“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201HIve 常见数据压缩方式对比
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，parhive从入门到实战五
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Apache ORC 整理
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/列存格式
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