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。
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。
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。
因为业务需要,雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群,HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎,但是在使用Hive3 on Tez中,我们遇到很多问题:
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。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的,看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER(编译器组件)中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务,整个编译过程分为六个阶段:
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。
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。
还有其他命令 explain vectorization operator,explain vectorization expression
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。
回答问题时我的脚本已经完成了60%,昨天凌晨加班完成了,使用到了ORC解析验证码,指定只分析数字!
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。
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,
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。
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。
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:
作为以人工智能驱动的金融科技平台,360数科携手金融合作伙伴,为尚未享受到普惠金融服务的优质用户提供个性化的互联网消费金融产品,致力于成为连接用户与金融合作伙伴的科技平台。360数科旗下产品主要有 360借条、360小微贷、360分期等,截止目前,已累计帮助 141 家金融机构为 4300 万用户提供授信服务、为 2630 万用户提供借款服务、单季促成交易金额 1106.75 亿元。同时作为国内领先的信贷科技服务品牌,360数科在三季度累计注册用户数首次突破 2 亿。
2019年12月25日,中国科学院生物物理研究所生物大分子国家重点实验室的李国红课题组与感染与免疫院重点实验室的朱明昭课题组合作,在Nature上发表了题为“H2A.Z facilitates licensing and activation of early replication origins”的论文。
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。
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)。
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。
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?
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
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。
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。
Hive支持的表类型,或者称为存储格式有:TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
Hive从2008年始于FaceBook工程师之手,经过10几年的发展至今保持强大的生命力。截止目前Hive已经更新至3.1.x版本,Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展,开始支持更多的计算引擎,计算速度大大提升。
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。
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!
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。
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
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。
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:
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。
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。
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