Ⅰ hive的几种文件格式
hive支持的存储格式：hive支持的存储格式包括TextFile、SequenceFile、RCFile、Avro Files、ORC Files、Parquet。TextFile：Hive默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用（系统自动检查，执行查询时自动解压），但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。SequenceFile：SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值， 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。SequenceFile的文件结构图：Header通用头文件格式：SEQ 3BYTE Nun 1byte数字 keyClassName ValueClassName compression （boolean）指明了在文件中是否启用压缩 blockCompression （boolean，指明是否是block压缩） compression codec Metadata 文件元数据 Sync 头文件结束标志 Block-Compressed SequenceFile格式RCFileRCFile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。
Ⅱ spark读parquet文件时会解压吗
网上搜一下就有，下面转的董西成的博客（1）准备工作1） 安装JDK 6或者JDK 72） 安装scala 2.10.x (注意版本)3） 将下载的Intellij IDEA解压后，安装scala插件，流程如下：依次选择“Configure”–> “Plugins”–> “Browse repositories”，输入scala，然后安装即可（2）搭建Spark源码阅读环境（需要联网）第一种方法是直接依次选择“import project”–> 选择spark所在目录 –> “SBT”，之后intellij会自动识别SBT文件，并下载依赖的外部jar包，整个流程用时非常长，取决于机器的网络环境（不建议在windows下操作，可能遇到各种问题），一般需花费几十分钟到几个小时。注意，下载过程会用到git，因此应该事先安装了git。第二种方法是首先在linux操作系统上生成intellij项目文件，然后在intellij IDEA中直接通过“Open Project”打开项目即可。在linux上生成intellij项目文件的方法（需要安装git，不需要安装scala，sbt会自动下载）是：在spark源代码根目录下，输入sbt/sbt gen-idea注：如果你在windows下阅读源代码，建议先在linux下生成项目文件，然后导入到windows中的intellij IDEA中。（3）搭建Spark开发环境在intellij IDEA中创建scala project，并依次选择“File”–> “project structure” –> “Libraries”，选择“+”，将spark-hadoop 对应的包导入，比如导入spark-assembly_2.10-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar（只需导入该jar包，其他不需要），如果IDE没有识别scala 库，则需要以同样方式将scala库导入。之后开发scala程序即可：编写完scala程序后，可以直接在intellij中，以local模式运行，方法如下：点击“Run”–> “Run Configurations”，在弹出的框中对应栏中填写“local”，表示将该参数传递给main函数，如下图所示，之后点击“Run”–> “Run”运行程序即可。如果想把程序打成jar包，通过命令行的形式运行在spark 集群中，可以按照以下步骤操作：依次选择“File”–> “Project Structure” –> “Artifact”，选择“+”–> “Jar” –> “From Moles with dependencies”，选择main函数，并在弹出框中选择输出jar位置，并选择“OK”。最后依次选择“Build”–> “Build Artifact”编译生成jar包。
Ⅲ linux下.parquet文件怎么查看
好多种方式啊，太多啦：vi 文件名 #编辑方式查看，可修改cat 文件名 #显示全部文件内容more 文件名 #分页显示文件内容tail 文件名 #仅查看尾部，还可以指定行数head 文件名 #仅查看头部,还可以指定行数sed '1,$'p 文件名 #这个可以指定起始行和结束行的，把1和$换了就可以awk ……..反正好多
Ⅳ 3W服务器采用什么方式来存储文件
CPH服务提供云手机批量控制功能该功能可以通过ADB命令API将存放在OBS桶中的APK安装文件等，批量推送或安装到云手机中，便捷用户操作，提升管理效率。本章节通过批量安装APK的示例来介绍批量控制功能。安装和更新APK有以下两种方式：通过API执行install命令进行操作，详情请参考安装apk。用户先将OBS桶中的安装包，授予读取权Parquet采用柱状存储格式并且支持数据嵌套，Parquet-format项目由java实现，它定义了所有Parquet元数据对象(Parquet内部的数据类型、存储格式)，Parquet的元数据是使用Apache Thrift进行序列化并存储在Parquet文件的尾部。本文主要是描述如何将CDH发行版本中的Parquet-format
Ⅳ hive的存储格式parquet和ocfile的区别
你输入sqoop import 的目录在哪里？如果在/usr/sqoop下输入的命令，那么在/usr/sqoop下输入hive登入，然后show tables查看。你输入sqoop import 的目录在哪里？如果在/usr/sqoop下输入的命令，那么在/usr/sqoop下输入hive登入，然后show tables查看。hive 0.13以后自带支持。
Ⅵ 怎么创建一个hive的parquet的数据文档
怎么创建一个抄hive的parquet的数据袭文档用access建立一个数据库例子如下：单击“开始”→”所有程序“→”Microsoft Office“→”Microsoft Access 2010“，打开Microsoft Access 2010软件在打开的Microsoft Access 2010软件中选中“空数据库”双击即可创建。或者打击“创建”命令按钮创建，其中文件名处可以选择指定具体的文件名和路径。创建空白数据库后可以看到一个新建了一个名为“表1”的数据表，界面右侧显示了它的字段。若要添加字段，可以单击“单击以添加”旁的倒三角箭头，选择要添加的字段类型。此时光标会定位在字段名称上，可以对字段名称进行重命名，重命名字段名称后按下回车键，将继续下一个字段的添加操作。通过以上的步骤就可以创建一个包含单个数据表的简易的空白数据库了。
Ⅶ 怎么通过sqoop把表导出成parquet文件
1，rmdbs to hadoop 很简单，抄使用一条袭命令 sqoop import –jar-file （你的jar包） –class-name （classname） –connect （mysql实例） –username （用户名） –password （密码） -table （表名） -hbase-table （hbase表名） -column-famil
Ⅷ parquet怎样存储嵌套数据
把文本文件直接转parquet可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如RunLengthEncoding和DeltaEncoding）进一步节约存储空间只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能Parquet就是基于Google的Dremel系统的数据模型和算法实现的。核心思想是使用“”来表示复杂的嵌套数据类型，同时辅以按列的高效压缩和编码技术，实现降低存与Avro之前新统计系统的日志都是用Avro做序列化和存储，鉴于Parquet的优势和对Avro的兼容，将HDFS上的存储格式改为Paruqet，并且只需做很小的改动就用原读取Avro的API读取Parquet，以提高近一个数量级。Parquet文件尾部存储了文件的元数据信息和统计信息，自描述的，方便解析
Ⅸ parquet 是 hadoop 自带的吗
parquet是hive建表时的一种存储格式，算是hadoop自带的，和orc.rc一起都是列存格式。其实parquet和ora算是cloudera和hortonworks对数据存储格式的竞争，对压缩比和数据读取不一样
Ⅹ 如何写parquet文件
把文本文件 直接转 parquet可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能Parquet就是基于Google的Dremel系统的数据模型和算法实现的。核心思想是使用“record shredding and assembly algorithm”来表示复杂的嵌套数据类型，同时辅以按列的高效压缩和编码技术，实现降低存与Avro之前新统计系统的日志都是用Avro做序列化和存储，鉴于Parquet的优势和对Avro的兼容，将HDFS上的存储格式改为Paruqet，并且只需做很小的改动就用原读取Avro的API读取Parquet，以提高近一个数量级。Parquet文件尾部存储了文件的元数据信息和统计信息，自描述的，方便解析</ol>
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