Parquet:采用了一种高度优化的列存储方式,将数据按列存储,每个列值使用独立的压缩和编码方式。 ORC:同样采用列存储方式,并使用了更多的优化技术,如跳过未读取的列、字典编码、位图索引等。 查询性能 Parquet:由于采用了列存储和多种压缩算法的支持,在查询性能方面表现较好,尤其适用于分析型查询和复杂的数据分析场景。
还有,可以将DataFrame结果存储为parquet,甚至orc。 但结果很让我失望,我想将结果存储为orc,但他要求先配置hive,要知道,安装一个spark就很得先安装hadoop,都是难安装的主,再安装hive,所以他们之间会很复杂,出错后,很难找原因。 而且关键的是,hive必然用mapreduce,所以启动一次就会很慢,对于焦躁的用户来说,速度太慢...
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...
经过多次测试发现,SparkSQL执行某张表的分区写入时,它生成的临时目录位于表路径下。如果这张表不是ORC或者Parquet表,它的临时目录就和Hive比较像,如/a/test/.hive-staging_hive_2020-10-23_16-41-55_549_7302943708666306032-5 (/a/test为表路径),如果这张表是ORC或者Parquet表,sparkSQL生成的临时目录就变成/a/...
支持的文件格式包括文本、CSV、JSON、ORC和Parquet。有关更详细的列表和每个文件格式支持的选项,请参阅DataStreamReader接口的文档。请注意,文件必须以原子方式放置在给定的目录中,在大多数文件系统中,可以通过文件移动操作来实现。 Kafka源:从Kafka读取数据。它与Kafka代理版本0.10.0或更高版本兼容。有关更多详细信息,...
技术作品介绍 from yq.aliyun.com作者信息 藏经阁小助手 热门书评 1143938791907067 2024-12-30 07:00:15 发布于 四川 很棒的一本书 游客kdkeoct3lnfku 2024-12-12 10:01:11 发布于 河北 很棒的一本书 齐强12345-26979 2024-11-27 08:40:16 发布于 广东 很棒的一本书 游客k5hlxbqmks2qi ...
(2)save ("…"):在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。(3)option("…"):在"jdbc"格式下需要传入JDBC相应参数,url、user、password和dbtable 3)文件保存选项 保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据,使用mode()方法来设置。有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有...
除了标准的SQL支持，Spark SQL还提供了一个标准接口，用于读取和写入其他数据存储，包括JSON、HDFS、Apache Hive、JDBC、Apache ORC和Apache Parquet，所有这些都支持开箱即用。例如Apache Cassandra、MongoDB、Apache HBase以及其他许多受欢迎的数据库，可以通过从Spark Packages生态系统中提取单独的连接器来使用。从...
DataFrame能处理的外部数据源,除了内置的Hive、JSON、 Parquet、JDBC以外,还包括CSV、Avro、HBase等多种数据 源,Spark SQL多元一体的结构化数据处理能力正在逐渐释放。DataFrame 数据采用压缩的列式存储,对DataFrame的操作采用 Catalyst一种关系操作优化器(也称为查询优化器),因此效率更高。
但是,CBO 仅仅支持注册到 Hive Metastore 的表。对于存储在分布式文件系统的 parquet、orc 等文件,CBO 是不支持的。并且,如果 Hive 表缺少元数据信息,CBO 收集统计信息的时候就会收集不到,这可能会导致 CBO 失效。 CBO 的另外一个劣势在于 CBO 在优化之前需要先执行 ANALYZE TABLE COMPUTE STATISTICS 来收集统计信息...