Yarn和MapReduce 1 对master上的hadoop/etc/hadoop下的hdfs-site.xml做如下配置 文件在hdfs上每个block的备份数量...--> dfs.replication 3 hdfs访问的权限限制，为后期计算Java程序调用时使用...-- 指定reducer获取数据的方式--> yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle...-- 指定reducer获取数据的方式--> yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle...3 在浏览器中进行查看 如果浏览信息如果所示。那么从此请开启的大数据之旅。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何获取trace文件的路径?...♣ 答案部分 跟踪文件（Trace File）一般位于“user_dump_dest”参数所指定的目录中，具体路径可以通过以下几种方式查询获得。...文件名。...oracle/app/oracle/diag/rdbms/lhrdb/lhrdb/trace/lhrdb_ora_19660944.trc 2、Oracle 11g可以通过查询V$DIAG_INFO获取...trace文件的更多内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2125659 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：小麦苗
因此，在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式，不仅节省HDFS存储资源，查询任务的输入数据量减少，使用的MapTask也就减少了。...ORC可以支持复杂的数据结构（比如Map等） 列式存储 由于OLAP查询的特点，列式存储可以提升其查询性能，但是它是如何做到的呢？...这就要从列式存储的原理说起，从图1中可以看到，相对于关系数据库中通常使用的行式存储，在使用列式存储时每一列的所有元素都是顺序存储的。...ORC的文件结构如下图，其中涉及到如下的概念： ORC文件：保存在文件系统上的普通二进制文件，一个ORC文件中可以包含多个stripe，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储，对应到...使用ORC文件格式时，用户可以使用HDFS的每一个block存储ORC文件的一个stripe。
在本示例中只涉及一个销售订单的业务流程。 声明粒度。ETL处理时间周期为每天一次，事实表中存储最细粒度的订单事务记录。 确认维度。显然产品和客户是销售订单的维度。...本例中的RDS使用OushuDB的ORC外部表。 TDS（TRANSFORMED DATA STORES）意为转换后的数据存储。这里存储真正的数据仓库中的数据。...图7 OushuDB的模式是数据库中对象和数据的逻辑组织。模式允许在一个数据库中有多个同名的对象，如表。如果对象属于不同的模式，同名对象之间不会冲突。...我们的目标就是用ORC格式的外表存储RDS层数据，以获得最优的查询性能。Sqoop不能直接将源端的数据存储成HDFS上的ORC文件。...基于ORC格式的兼容性，OushuDB可以访问任何ORC格式的HDFS文件，当然可以访问Hive表的ORC文件。
在HDFS文件系统和Parquet文件中存在如下几个概念： HDFS块(Block)：它是HDFS上的最小的副本单位，HDFS会把一个Block存储在本地的一个文件并且维护分散在不同的机器上的多个副本，...HDFS文件(File)：一个HDFS的文件，包括数据和元数据，数据分散存储在多个Block中。...列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。...数据访问 说到列式存储的优势，Project下推是无疑最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，避免扫描整个表文件内容。...格式会将其转换成如下的树状结构： 图5 ORC的schema结构 在ORC的结构中这个schema包含10个column，其中包含了复杂类型列和原始类型的列，前者包括LIST、STRUCT、MAP和UNION
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...pTable.Update(queryFilter, false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue
HDFS旨在存储大量数据，理想情况下以大文件的形式存储。在HDFS中存储大量小文件，而不是存储较少的大文件，这在管理文件的目录树时给NameNode增加了额外的开销。...此外，MapReduce和其他读取HDFS文件的作业也会受到负面影响，因为它将涉及与HDFS的更多通信以获取文件信息。...小文件读取性能问题对于存储格式更为严重，在存储格式中，元数据被嵌入文件中以描述所存储的复杂内容。...IBM Db2 Big SQL使用的两种常见文件存储格式是ORC和Parquet，这些文件格式以列格式存储数据，以优化读取和过滤列的子集。...建议解决方案：压缩 避免在存储级别使用小文件的一个好习惯是对逻辑上属于一起的目录里的小文件进行压缩。在Big SQL中，属于同一表的文件通常存储在同一目录中。
，如： datetime, decimal, 以及一些复杂类型(struct, list, map, and union).(3)、在文件中存储了一些轻量级的索引数据.(4)、基于数据类型的块模式压缩：...并行读相同的文件；(6)、无需扫描markers就可以分割文件；(7)、绑定读写所需要的内存；(8)、metadata的存储是用 Protocol Buffers的，所以它支持添加和删除一些列....在ORC File文件的最后，有一个被称为postscript的区，它主要是用来存储压缩参数及压缩页脚的大小。在默认情况下，一个stripe的大小为250MB....） 在file footer里面包含了该ORC File文件中stripes的信息，每个stripe中有多少行，以及每列的数据类型。...当然，它里面还包含了列级别的一些聚合的结果，比如：count, min, max, and sum.orc文件架构如下所示：图片1)因此在适当增大hive.exec.orc.default.stripe.size
定位Hive表并更改位置 您需要知道 Hive 在 HDFS 上存储表的位置以及安装服务后如何更改仓库位置。 您在 CDP 中创建的新表存储在托管表的 Hive 仓库或外部表的 Hive 仓库中。...默认情况下，表数据以优化行列（ORC）文件格式存储。 在此任务中，您将创建一个CRUD事务表。您无法对这种类型的表进行排序。...您需要使用以下方法之一设置对文件系统中的外部表的访问。 在 Ranger 中设置 Hive HDFS 策略（推荐）以包含外部表数据的路径。 放置一个 HDFS ACL。...将逗号分隔值 (CSV) 文件存储在 HDFS 中，该文件将用作外部表的数据源。 在此任务中，您将根据文件系统中存储的CSV（逗号分隔值）数据创建一个外部表，如下图所示。...出于多种原因，了解表类型非常重要，例如，了解如何在表中存储数据或从集群中完全删除数据。 在Hive Shell中，获取对该表的扩展描述。
引子 数据平台的功能简而言之只有两个：存储数据和搜索数据。 在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型，一个是OLTP，另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述，感兴趣的可以阅读参考文章。...广义上的数据平台的存储数据的方式应该兼容并蓄，根据业务的不同，选择相应的数据存储格式。本文将聚焦于数据平台中关于数据仓库的部分，简单的讨论列式存储及其相关的实现。...想象一下，在数据仓库中往往都会存在成百上千列的宽表，当使用行式存储引擎时需要将数据平台中存储的数据里所有行从磁盘加载到内存中，解析它们，并过滤掉那些不符合要求的条件。...但是当使用列式存储引擎时，只需要加载查询条件中对应的列，不需要所有行的数据，因此对于系统的负荷也相应地少了很多。 而列式存储的想法很简单：不要将数据按行存储在一起，而是按列存储在一起。...所以对于列式存储而言，它依赖于每一个列文件都有着相同的顺序。
： 行存储模式就是把一整行存在一起，包含所有的列，这是最常见的模式。...而且一般同列的数据类型一致，取值范围相对多列混合更小，在这种情况下压缩数据能达到比较高的压缩比。 但是这种结构在重建行时比较费劲，尤其当一行的多个列不在一个 HDFS 块上的时候。...在 Hive 中使用 ORC 作为表的文件存储格式，不仅节省 HDFS 存储资源，查询任务的输入数据量减少，使用的 MapTask 也就减少了。...每个 ORC 文件首先会被横向切分成多个 Stripe，而每个 Stripe 内部以列存储，所有的列存储在一个文件中，而且每个 stripe 默认的大小是 250MB，相对于 RCFile 默认的行组大小是...ORC 的数据类型 Hive 在使用 ORC 文件进行存储数据时，描述这些数据的字段信息、字段 类型信息及编码等相关信息都是和 ORC 中存储的数据放在一起的。
）及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS上的文件并不会被删除。...Hive索引的机制如下： hive在指定列上建立索引，会产生一张索引表（Hive的一张物理表），里面的字段包括：索引列的值、该值对应的HDFS文件路径、该值在文件中的偏移量。...运维如何对hive进行调度 将hive的sql定义在脚本当中； 使用azkaban或者oozie进行任务的调度； 监控任务调度页面。 4....ORC: 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。...使用hadoop的archive将小文件归档 Hadoop Archive简称HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题，有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据，甚至还有更多的检索方式，具体取决于计划如何使用这些数据。...我们想通过讨论以下三个工具/引擎及其关联的存储格式来进行比较： 1、Apache Hive使用Apache ORC作为高效的列存储格式，可以为OLAP和深度SQL查询处理提供性能优势。...01 大数据处理及其相似性 将数据按列进行分组存储是因为我们通常试图在特定列上缩小求和、平均值或其他计算范围。比如，你是一家航空公司，想要了解停靠时应该给飞机多少燃料。...Hive是使用最广泛的OLAP引擎，通常使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其存储层，允许存储几乎任何类型的数据。...一旦转换为ORC，你的数据就会被压缩，并且你表中的列会按顺序存储在磁盘上，允许Hive的内存缓存层LLAP从磁盘中读取数据一次并从内存中多次提供数据。
在这个命令里，需声明新表名称，各列名称及其数据类型，基于命令的EXECUTE子句或基于URL的LOCATION子句的外部数据来源，数据格式。...比如：使用gpfdist协议在gpfdist目录中找到（.txt）格式的所有文本文件，来创建一个名为ext_customer的可读外部表。这些文件的格式是以‘|’作为列分隔符，空白空间为空。...还可以在单行错误隔离模式下访问外部表的SQL定义： CREATE EXTERNAL TABLE ext_customer(id int, name text, sponsor text)LOCATION...INTO err_tbexternal SEGMENT REJECT LIMIT 5; 此表支持读取和写入，路径’/tbexternaldir’中的所有文件都可以读取以进行查询或加载，用户还可以通过将数据写入同一路径.../orcexternaldir')FORMAT 'ORC' (COMPRESSTYPE 'lz4'); 以下命令显示如何以orc格式创建可写hive外部表： CREATE WRITABLE EXTERNAL
圈内有这样一句话流传：如果说 HDFS 是大数据时代文件系统的事实标准，Parquet 就是大数据时代存储格式的事实标准。...关于映射下推与谓词下推： 映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...数据存储层：定义 Parquet 文件格式，其中元数据在 parquet-format 项目中定义，包括 Parquet 原始类型定义、Page类型、编码类型、压缩类型等等。...例如 parquet-mr 项目里的 parquet-pig 项目就是负责把内存中的 Pig Tuple 序列化并按列存储成 Parquet 格式，以及反过来把 Parquet 文件的数据反序列化成 Pig...2、列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。
这与“Schema-On-Write”不同，后者用于需要在加载数据之前在RDBM中定义模式。 存储数据 数据可以存储在HDFS或NoSQL数据库，如HBase。...Q6.你会如何选择不同的文件格式存储和处理数据？ 设计决策的关键之一是基于以下方面关注文件格式： 使用模式，例如访问50列中的5列，而不是访问大多数列。 可并行处理的可分裂性。 ...由于读取序列文件的复杂性，它们更适合用于在飞行中的（即中间的）数据存储。 注意：序列文件是以Java为中心的，不能跨平台使用。 Avro文件适合于有模式的长期存储。...Avro文件存储具有数据的元数据，但也允许指定用于读取文件的独立模式。启用完全的模式进化支持，允许你通过定义新的独立模式重命名、添加和删除字段以及更改字段的数据类型。...但是这种方法不能有效地获取行中的仅10%的列或者在写入时所有列值都不知道的情况。这是Columnar文件更有意义的地方。
有这样一句话流传：如果说 HDFS 是大数据时代文件系统的事实标准，Parquet 就是大数据时代存储格式的事实标准。...关于映射下推与谓词下推： 映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...数据存储层：定义 Parquet 文件格式，其中元数据在 parquet-format 项目中定义，包括 Parquet 原始类型定义、Page类型、编码类型、压缩类型等等。...例如 parquet-mr 项目里的 parquet-pig 项目就是负责把内存中的 Pig Tuple 序列化并按列存储成 Parquet 格式，以及反过来把 Parquet 文件的数据反序列化成 Pig...2、列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。
3、Hive的内部组成模块，作用分别是什么 元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等...； 默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore （1）解析器（SQL Parser）：解析HQL语义 （2）编译器（Physical Plan）：将语HQL...常用的数据压缩格式是什么？ 在实际的项目开发当中，hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy。...(select id from score group by id) a; 27、如何使用分区剪裁、列剪裁 什么是分区剪裁：需要哪个分区，就获取哪个分区的数据 什么是列剪裁：需要哪个列，就获取哪个列的数据...28、如何理解动态分区调整 以第一个表的分区规则，来对应第二个表的分区规则，将第一个表的所有分区，全部拷贝到第二个表中来，第二个表在加载数据的时候，不需要指定分区了，直接用第一个表的分区即可 29
：Orc文件格式加Snappy压缩的对象 - TableProperties.py：用于获取表的属性的类 entity TableMeta.py：Oracle表的信息对象：用于将表的名称、列的信息、表的注释进行封装...列的注释 列的类型 类型长度 类型精度 Python连接HiveServer或者Spark的ThriftServer：提交SQL语句 连接代码讲解 step1：...读取表名文件：将每张表的名称都存储在一个列表中 step5：ODS层的表分为全量表与增量表，怎么区分呢？...通过对@符号的分割，将全量表和增量表的表名存储在不同的列表中 连接代码测试 启动虚拟运行环境 运行测试代码 注释掉第2 ~ 第6阶段的内容 取消测试代码的注释 执行代码观察结果 小结 阅读连接代码及实现连接代码测试...上的路径' TBLPROPERTIES （'这张表的Schema文件在HDFS上的路径'） 表名 表的注释 表的HDFS地址 Schema文件的HDFS地址 step3：怎么获取表的注释
HDFS相关概念 特点 支持大文件存储、部署在廉价机器上、高容错、简单的一致性模型 缺点 不适合低延迟数据访问、不适合大量小文件存储、不支持强事务 Block 存储文件的基本单位，把文件存储到不同的磁盘上...内存中为实时信息；文件中为数据镜像，作为持久化存储使用 DataNode 存储块内容，存储在磁盘中，维护了block id到文件的映射 Edit Log NameNode的操作日志 FSImage NameNode...RCFILE 存储方式为数据按行分块，每块按照列存储的行列混合模式，具有压缩、列存取的特点。...Orc和Parquet Orc是从hive的原生格式RCFILE优化改进而来 Parquet是Cloudera公司研发并开源的格式 两者都属于行列存储模式，但Orc严格上应该算是行列混合存储，首先按照行组分割整个表...，在一个行组内按列进行存储 Parquet和ORC都是自解析的，文件中包含该文件的数据和元数据，Orc的元数据使用Protocol Buffers序列化 两者都支持嵌套数据格式（struct/map/list
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