在CDH中使用Hive时,为了统一数据文件的存储格式,推荐使用Parquet格式的文件存储,这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表,并使用了DATE数据类型,这会导致在Impala中无法进行正常的查询,因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表。
在日常的处理中发现了Warning: Ignoring non-Spark config property: hive.exec.orc.default.stripe.size这样的一个日志,
当我们在使用ORC文件格式创建Hive表,并且对Hive表的schema进行更改后,然后进行如insert into…select或insert overwrite … select会报错,以下具体看看报错。
在上一篇文章《6.1.0-如何将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表》中主要介绍了非分区表的转换方式,本篇文章Fayson主要针对分区表进行介绍。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】,一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
图片验证码算是网络数据采集上的一道拦路虎,虽然有诸多公开的ORC接口、云打码平台,一旦大规模应用起来,还是内部写程序进行识别处理比较好。
做Android应用开发,通常是有很多的功能组成,今天就来看一下这个用户头像更换的功能该怎么去写。相信很多的小伙伴都写过这个功能,因为作为一个APP来说这是很普遍的功能,基本都会有。只要你的APP有用户模块,就会有用户的个人信息的修改,比如常规的手机号码修改、地址修改、头像修改、昵称修改等。这里面技术含量高一点的就是头像修改了,进入正题吧。
目前,很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录,采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种,最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码,滑动验证码等。图片验证码越来越高级,识别难度也大幅提高,就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
有时候就想清空下朋友圈,微博什么的,但是发了好几年,几百几千条 ,官方又不提供批量删除工具,纯手工删,有点为难自己,删到猴年马月了,所以作为一个酷酷的计算机民工,自然要靠代码来解决。
年前都在梳理《大数据成神之路》的目录还有内容,另外Flink的公开课程也在规划大纲和目录。不知道我在说什么,看一下这里《2020年要做的几件大事》。
ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写,ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。旨在解决其他Hive文件格式的局限。当Hive读取,写入和处理数据时,使用 ORC 文件格式可以提高性能。
Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。
除了直接配置MapReduce压缩功能外,Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性。
1、Hive支持 创建表时指定orc格式即可: create table tmp.orc_test(id bigint, name string, age int) stored as orc TBLPROPERTIES('orc.compress'='SNAPPY') 压缩格式有"SNAPPY"和 "ZLIB"两种,需要哪种格式指定即可。 2、SPARK支持 Spark读: df = spark.read.orc("/tmp/test/orc_data") # 读出来的数据是一个dataframe
还有其他命令 explain vectorization operator,explain vectorization expression
Error while compiling statement: FAILED: Execution Error, return code 40000 from org.apache.hadoop.hive.ql.ddl.DDLTask. Changing file format (from ORC) is not supported for table
ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗,目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持,但是Impala对于ORC目前没有支持,仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南,以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制。或者像百度文档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时,还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢?答案是肯定的。
在flink中,StreamingFileSink是一个很重要的把流式数据写入文件系统的sink,可以支持写入行格式(json,csv等)的数据,以及列格式(orc、parquet)的数据。 hive作为一个广泛的数据存储,而ORC作为hive经过特殊优化的列式存储格式,在hive的存储格式中占有很重要的地位。今天我们主要讲一下使用StreamingFileSink将流式数据以ORC的格式写入文件系统,这个功能是flink 1.11版本开始支持的。
本文编译自IBM开发者社区,主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题,以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能,并探索了为了提高读取性能,使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
此次博主为大家带来的是Hive项目实战系列的第二部分。 一 启动hive .1 启动hiveserver2服务 [bigdata@hadoop002 hive]$ bin/hiveserver2 2 启动beeline [bigdata@hadoop002 hive]$ bin/beeline Beeline version 1.2.1 by Apache Hive beeline> 3 连接hiveserver2 beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop002
orchestrator是一款开源对MySQL复制提供高可用、拓扑的可视化管理工具,采用go语言编写,它能够主动发现当前拓扑结构和主从复制状态,支持MySQL主从复制拓扑关系的调整、支持MySQL主库故障自动切换(failover)、手动主从切换(switchover)等功能。
不是说snappy压缩不支持split嘛,为什么我改小mapred.max.split.size一倍之后,mapper数翻倍?
今天和大家分享的是19年12月发表在OncoTargets and Therapy (IF:3.34)杂志上的一篇文章,“Potential Prognostic and Diagnostic Values of CDC6,CDC45, ORC6 and SNHG7 in Colorectal Cancer”,作者在R中使用了Affy和Limma包对四个GEO数据集和TCGA进行DEGs和DELs差异分析,然后采用了GO和KEGG富集分析,KM生存曲线和COX回归分析寻找与结直肠癌(CRC)患者生存结果相关的异常表达基因,并结合了实时PCR对CRC样品中异常表达的基因进行检测。
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓,通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑,掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点,从而能够实现更有针对性的优化。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
集群之前开启了 Kerberos,为了使用方便我又禁用了 kerberos,以上错误便是在禁用了 kerberos后出现的
本文已上述的错误为切入点,分析下异常原因以及Hive相关的关于Format的异常。主要内容如下:
Hive支持的表类型,或者称为存储格式有:TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。
问题原因通常是:表的inputformat 和 outputformat 是 orc,而序列化serde不是orc
1. 建表, 存储格式为 ORC 格式 create table if not exists record_orc ( rid string, uid string, bid string, price int, source_province string, target_province string, site string, express_number string, express_company string, trancation_date date ) stored
1)合理设置分区 与Hive类似,Presto会根据元信息读取分区数据,合理的分区能减少Presto数据读取量,提升查询性能。 2)使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化,因此在Hive中创建Presto使用的表时,建议采用ORC格式存储。相对于Parquet,Presto对ORC支持更好。 3)使用压缩 数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力,对于即席查询需要快速解压,建议采用Snappy压缩。 4)预先排序 对于已经排序的数据,在查询的数据过滤阶段,ORC格式支持跳过读取不必要的数据。比如对于经常需要过滤的字段可以预先排序。
本文讲解 Hive 的数据存储,是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式,即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下,性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生,选择不同的数据存储引擎,代表着不同的数据组织方式,对于数据库的表现会有不同的影响。
Hive是大数据领域常用的组件之一,主要用于大数据离线数仓的运算,关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点,因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
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爬虫最讨厌的就是反爬虫,但是如果没有反爬虫的存在的,那么大家都可以随随便便就进行网络爬虫,那么服务器又怎么支撑得起来呢?那么又怎么彰显我们的能力呢?
对于一个像我这样的技术小白来说,肯定是懵住了。但幸运的是,我很快就找到了出现这个问题的缘由。 原来是我在创建表格的时候,选择的格式是ORC。 而在导入数据的时候,文本文件却非ORC格式的,固报了这个异常!
执行成功后,/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.7.2.tar.gz 即为新生成的支持 snappy 压缩的二进制安装包。
查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快。
Hive支持的存储数据的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。
随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile、ORC、Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试。
AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE
通过观察原始数据形式,可以发现,视频可以有多个所属分类,每个所属分类用&符号分割,且分割的两边有空格字符,同时相关视频也是可以有多个元素,多个相关视频又用“\t”进行分割。为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作,我们首先进行数据重组清洗操作。即:将所有的类别用“&”分割,同时去掉两边空格,多个相关视频id也使用“&”进行分割。
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式,最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。
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