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,
小文件问题的影响 1.从Hive的角度看,小文件会开很多map,一个map开一个JVM去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量的资源,严重影响性能。
Hive本身支持好多种数据格式,其中OrcFile是当前压缩比最大的一个。因此进行该方面的实践。
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:
如果你看了MapReduce:N keys,N files(一)这篇文章,并按其介绍的方法尝试去将N个key映射到N的文件中,你会发现分割后数据量比分割前的要多,并且有些文件不能正常读取。 用presto读取的话,可能会报这种错:
在文章 MapReduce:N keys,N files(二) 中提到取消MR的推测执行功能,可以避免每次都产生重复且不完整的orc文件。但其实当reduce任务失败重试时依然会出现这种情况。
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错,堆栈信息为:FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因:由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载,如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法:hdfs存在不从缓存加载的解决方式,在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出:Failed to big
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
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
注:本文来源于 Hortonworks 的 Adam Muise 在 July 23 2013 日的 Toronto Hadoop User Group 大会上的一次演讲, 本文只是稍作增删、整理
Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间传输数据的开源工具。它允许用户在Hadoop分布式文件系统(HDFS)和外部结构化数据存储之间进行数据导入和导出操作。Sqoop的主要优势在于,它可以有效地将大量数据从关系数据库迁移到Hadoop环境中,以便进行大数据分析和处理。
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。
hadoop Streaming的处理流程是先通过inputFormat读出输入文件内容,将其传递mapper,再将mapper返回的key,value传给reducer,最后将reducer返回的值通过outputformat写入输出文件。 目前有个需求是通过hadoop streaming读取roc文件。使用正常的org.apache.orc.mapred.OrcInputFormat读orc文件时每行返回的值是:
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。
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?
Qubole现在支持对存储在Cloud数据湖中的数据进行高效的Update和Delete。用户可以对开启了事务的Hive表进行insert,update和delete,并通过Apache Spark或Presto进行查询。使用Apache Spark或Presto操作Hive的事务表功能,我们已将其开源,我们对于更多引擎支持update和delete的工作也在进行中,这块同样也会开源。
接着上一章我们讲的hive的连接策略,现在我们讲一下hive的数据存储。 下面是hive支持的数据存储格式,有我们常见的文本,JSON,XML,这里我们主要讲一下ORCFile。 Built-in Formats: – ORCFile – RCFile – Avro – Delimited Text – Regular Expression – S3 Logfile – Typed Bytes • 3
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
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。
英明,携程数据研发专家,负责支付离线数据仓库建设及BI业务需求,对并行计算、大数据处理及建模等有浓厚兴趣。
Hive 建设离线数据仓库通常符合:一次写入,多次读取。所以需要我们在建表的时候选择恰当的存储格式和数据的压缩模式。
Hive支持索引(3.0版本之前),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。并且Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。
sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。可以把SequenceFile当做是一个容器,把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储,SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
Hive建表语句指定tblproperties('transactional'='true'),则执行插入操作时,不能直接使用insert..values语句,原因是开启了事务机制。建议使用insert..select方式。
外部包:https://github.com/whale2/iow-hadoop-streaming 原本想用1.8的parquet格式,后面发现1.8parquet的读写的数据格式是mapreduce包下面的api,hadoop streaming只能用mapred包下面的api。
Hive中的Null在底层是以“\N”来存储,而MySQL中的Null在底层就是Null,为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用–input-null-string和–input-null-non-string两个参数。导入数据时采用–null-string和–null-non-string。
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:
MapReduce中,不管是map阶段还是reduce阶段,二者的输入和输出都是key,value类型的值。现在有个需求是根据map阶段返回值key的个数,生成相应个数的文件。也就说一个key写到一个文件中,每个文件只能包含一个key。
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。 0、添加依赖pom.xml
问题原因通常是:表的inputformat 和 outputformat 是 orc,而序列化serde不是orc
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。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51483674
a STRING COMMENT '哈哈', b BIGINT COMMENT '嘻嘻', c STRING COMMENT 'c' )
Hive支持的表类型,或者称为存储格式有:TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。
这是一个正在进行的工作; 请参与进来,一切都是开源的。Milind和我正在开发一个项目来构建一些对团队有用的东西来分析他们的流程,当前的集群状态,启动和停止流程,并拥有一个丰富的单一仪表板。
当运行“INSERT ... SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时,如果启用了动态分区,你可能会碰到以下错误,而导致作业无法正常执行。
随着大数据处理结果的实时性要求越来越高,越来越多的大数据处理从离线转到了实时,其中以flink为主的实时计算在大数据处理中占有重要地位。
**CONCAT_WS(separator, str1, str2,...):**多字符串拼接
Pandas 支持多种存储格式,在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。
未压缩的CSV可能很慢,而且最大,但是当需要将数据发送到另一个系统时,它非常容易。
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。
在本文中,我们将介绍使用私有数据优化检索增强生成(RAG)的四种策略,可以提升生成任务的质量和准确性。通过使用一些优化策略,可以有效提升检索增强生成系统的性能和输出质量,使其在实际应用中能够更好地满足需求。
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。
你是一个Python编程专家,现在要完成一个编写基于qwen-turbo模型API和dashscope库的程序脚本,具体步骤如下:
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
Atomicity(原子性)、Consistency(一致性)、Isolation(隔离性)、Durability(持久性)。
以上命令创建了一个名为mycol的集合,在参数中指定了启用封顶集合,并且设置该集合的大小为6142800个字节,以及设置该集合允许在文件的最大数量为10000。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云