partitioned by (dt string,erp_code string ) stored as parquet TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='SNAPPY'); CREATE TABLE xyy_test.demo( merchant_id string COMMENT '商户id') stored as parquet ; ---创建临时表 指定 parquet create table xyy_test.demo1 stored as parquet as select * from xy...
可以在Hive的配置文件中(如hive-site.xml)设置相关属性,如hive.default.fileformat,并将其值设置为所需的存储格式(如Parquet)。 总结起来,Hive默认创建的表使用文本文件格式存储数据。你可以使用STORED AS子句或表属性(TBLPROPERTIES)来指定其他存储格式,如Parquet、ORC、Avro等。同时,你也可以通过修改Hive的默认存储格...
parquet sparksql默认的输出格式,由上面的表2看出parquet具有要较快的处理效率显然牺牲点存储(相对于orc格式)但是计算速度可以很大提升,加快响应速度,提供交互式查询 orcfile 存储效率,处理效率兼顾 表3数据也表明 impala做交互式查询效率是sparksql 的三倍左右,交互式查询的最佳组合是impala + parquet 。 不过也要考虑...
Hive parquet 大文件拆分 hive读取parquet文件 正文 带有描述式的行列式存储文件。将数据分组切分,一组包含很多行,每一行再按例进行存储。 orc文件结合了行式和列式存储结构的优点,在有大数据量扫描读取时,可以按行进行数据读取。如果要读取某列的数据,可以在读取行组的基础上读取指定的列,而不需要读取行组内所有数...
Parquet的设计方案,整体来看,基本照搬了Dremel中对嵌套数据结构的打平和重构算法,通过高效的数据打平和重建算法,实现按列存储(列组),进而对列数据引入更具针对性的编码和压缩方案,来降低存储代价,提升计算性能。想要了解这一算法逻辑的,可以看Dremel的论文:Dremel: Interactive Analysis of WebScaleDatasets ...
1.首先需要创建parquet格式表,字段存储类型保持不变,并且删除原始建表语句中的不必要字段 通过notepad++ 删除 删除以 "TBLPROPERTIES" 开头的所有行,可以按照以下步骤进行操作: ^TBLPROPERTIES.*$ 替换为空 删除以 " ROW FORMAT" 开头的所有行 ^ ROW FORMAT.*$ 替换为空 ...
下面我们使用parquet加lzo的方式,来看看数据的压缩情况 CREATETABLEemp_parquet_lzo(empnoint,enamestring,jobstring,mgrint,hiredate DATE,salint,commint,deptnoint)partitioned by(dtstring,hourstring)row format delimited fields terminated by","storedasPARQUETtblproperties('parquet.compression'='lzo'); ...
hivetblproperties用法就是通过设置表属性来控制表的行为和特性。通过hivetblproperties,用户可以对表进行各种配置,以满足不同的数据处理需求。 一种常见的用法是通过hivetblproperties来指定表的存储格式。在Hive中,表可以采用不同的存储格式来存储数据,如文本格式、Parquet格式、ORC格式等。通过设置表的存储格式属性,用户...
hive是存储在hdfs上,存储格式主要包括:Text,SequenceFile,ParquetFile,ORC等 1 列式存储和行式存储 image.png 这些就是hive文件的存储格式,也就是行式存储和列式存储,压缩格式指的是hadoop存储的压缩格式。 行存储的特点 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...
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)。 一、列式存储和行式存储 行存储的特点: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...