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读取Streamsets DC中的配置单元表(或parquet格式的HDFS数据)

读取Streamsets DC中的配置单元表(或parquet格式的HDFS数据)是指从Streamsets Data Collector（DC）中读取配置单元表或者从Hadoop分布式文件系统（HDFS）中读取parquet格式的数据。

Streamsets Data Collector是一种开源的数据采集引擎，用于实时数据流的提取、转换和加载（ETL）。它支持从各种数据源（如数据库、文件、消息队列等）读取数据，并将其传输到目标系统（如数据库、数据仓库、云存储等）。

配置单元表是Streamsets DC中的一种数据结构，用于存储和管理数据采集任务的配置信息。它包含了数据源的连接信息、数据转换规则、目标系统的配置等。通过读取配置单元表，可以获取数据采集任务的详细配置信息，以便进行监控、管理和调整。

Parquet是一种列式存储格式，用于在Hadoop生态系统中高效地存储和处理大规模数据。它具有压缩率高、查询性能好、支持谓词下推等特点，适用于大数据分析和数据仓库场景。通过读取parquet格式的HDFS数据，可以进行数据分析、数据挖掘等操作。

在读取Streamsets DC中的配置单元表或parquet格式的HDFS数据时，可以使用Streamsets Data Collector提供的相关功能和组件。例如，可以使用Streamsets的JDBC插件来读取数据库中的配置单元表，使用Hadoop FS插件来读取HDFS中的parquet数据。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，可以帮助用户进行数据采集、存储和分析。例如，腾讯云的数据接入服务（Data Ingestion Service）可以帮助用户将各种数据源的数据导入到腾讯云中进行处理。腾讯云的对象存储服务（Cloud Object Storage）可以用于存储和管理大规模的数据。腾讯云的大数据计算服务（Big Data Computing Service）可以用于对数据进行分析和挖掘。

相关链接：

  • Streamsets Data Collector官方网站：https://streamsets.com/products/data-collector/
  • 腾讯云数据接入服务产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/dis
  • 腾讯云对象存储服务产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云大数据计算服务产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/dc
相关搜索:GCP数据过程上的外部配置单元表未从GCP存储桶中读取数据parquet上的配置单元外部表未获取数据“parquet.compress”和“parquet.compression”在配置单元表属性中的差异使用配置单元中的csv文件将数据插入到表中即使地块文件包含数据，外部未分区的配置单元表也会显示0条记录，使用spark.read.parquet读取时会显示正确的数据在HDFS上，我希望显示以ORC格式存储的配置单元表的普通文本在日期格式包含需要转义的字符的配置单元中执行数据函数如何以结构格式加载配置单元中的数据将elasticsearch中的数据连接并读取到配置单元将以orc格式存储的配置单元表从本地HDFS传输到Google云存储
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Druid 加载 Kafka 流数据配置可以读取和处理的流中数据格式

inputFormat 是一个较新的参数，针对使用的 Kafka 索引服务，我们建议你对这个数据格式参数字段进行设置。...不幸的是，目前还不能支持所有在老的 parser 中能够支持的数据格式（Druid 将会在后续的版本中提供支持）。...因为 Druid 的数据版本的更新，在老的环境下，如果使用 parser 能够处理更多的数格式。 如果通过配置文件来定义的话，在目前只能处理比较少的数据格式。...在我们的系统中，通常将数据格式定义为 JSON 格式，但是因为 JSON 的数据是不压缩的，通常会导致传输数据量增加很多。...如果你想使用 protobuf 的数据格式的话，能够在 Kafka 中传递更多的内容，protobuf 是压缩的数据传输，占用网络带宽更小。

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0537-5.15.0-查询Parquet格式表异常问题

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（译）优化ORC和Parquet文件，提升大SQL读取性能

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ApacheHudi使用问题汇总（二）

就像数据库在磁盘上的直接/原始文件产生I/O开销一样，与读取/写入原始DFS文件或支持数据库之类的功能相比，Hudi可能会产生开销。...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 6....如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。...这将过滤出重复的条目并显示每个记录的最新条目。 9. 已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。

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0595-CDH6.2的新功能

Kafka 高度可扩展的、容错的发布订阅制消息系统 V2.1.0 Yarn Hadoop各组件资源协调 V3.0.0 Flume 收集和聚合日志和事件数据,实时流写入HDFS或HBase的分布式框架...pmem：使用持久性内存设备的直接访问功能。它只能配置为安装在DC PMEM设备上的路径。 这两个引擎只能在Cloudera Manager中使用safety valve进行配置。...此功能不适用于非HDFS表，例如Kudu或HBase表，并且不适用于将数据存储在云服务（如S3或ADLS）上的表。...支持的格式包括： TEXT RC_FILE SEQUENCE_FILE AVRO PARQUET KUDU ORC Extended或verbose的EXPLAIN输出，包括以下用于查询的新信息： 已重写的分析查询的文本包括各种优化和隐式强制转换...5.读取多个表的多列导致繁重的UPDATE工作负载的扫描现在更加节省CPU。在某些情况下，升级到此版本后，此类表的扫描性能可能会快几倍。

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Hudi：Apache Hadoop上的增量处理框架

由于压缩的基本并行单元是重写单个fileId，所以Hudi确保所有数据文件都以HDFS块大小文件的形式写出来，以平衡压缩并行性、查询扫描并行性和HDFS中的文件总数。...下面是带有默认配置的Hudi摄入的写路径: Hudi从所涉及的分区(意思是，从输入批处理分散开来的分区)中的所有parquet文件加载Bloom过滤器索引，并通过将传入的键映射到现有文件以进行更新，将记录标记为更新或插入...这是通过在提交元数据中存储关于块和日志文件版本的开始偏移量的元数据来处理的。在读取日志时，跳过不相关的、有时是部分写入的提交块，并在avro文件上适当地设置了seek位置。...增量处理 如前所述，建模的表需要在HDFS中处理和服务，以便HDFS成为统一的服务层。构建低延迟模型表需要链化HDFS数据集的增量处理能力。...可以获得更改集的持续时间是由可以保留多少个未清理的数据文件版本决定的。 这使得带有水印的流到流连接和流到数据集连接能够在HDFS中计算和插入建模的表。

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一文读懂Hive底层数据存储格式（好文收藏）

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如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu

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两种列式存储格式：Parquet和ORC

(只出现1次)，repeated(出现0次或多次)，optional(出现0次或1次)。...文件结构 Parquet文件是以二进制方式存储的，是不可以直接读取和修改的，Parquet文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。...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。...行组(Row Group)：按照行将数据物理上划分为多个单元，每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，Parquet读写的时候会将整个行组缓存在内存中，所以如果每一个行组的大小是由内存大的小决定的

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基于hadoop生态圈的数据仓库实践 —— OLAP与数据可视化（一）

Impala缺省使用Parquet文件格式，这种列式存储对于典型数据仓库场景下的大查询是最优的。...Impala之所以使用Parquet文件格式，最初灵感来自于Google 2010年发表的Dremel论文，文中论述了对大规模查询的优化。...原因是只需要读取文件中该列的数据，而不是像Hive需要读取整个数据集。...同时Impala还跟踪其它数据文件底层特性的元数据，如HDFS中数据块的物理位置信息。 对于一个有很多分区或很多数据的大表，获取它的元数据可能很耗时，有时需要花上几分钟的时间。...Impala表数据物理表现为HDFS上的数据文件，这些文件使用常见的HDFS文件格式和压缩算法。

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如何在Hadoop中处理小文件-续

从本质上说，HDFS中的文件或者Hive/Impala的表文件你选择何种文件格式，对于小文件问题没有直接关系。...3.从非常宽的表（具有大量字段的表）中读取非列式存储格式（TextFile，SequenceFile，Avro）的数据要求每个记录都要从磁盘中完全读取，即使只需要几列也是如此。...像Parquet这样的列式格式允许仅从磁盘读取所需的列，这样可以显著提高性能。...为了确保性能和高效存储之间的良好平衡，答应Fayson，请尽量使用PARQUET格式创建表，并确保在向其写入数据时启用数据压缩（除非对Hive / Impala表使用的存储格式有特定要求）。...这个方法其实就是使用Hive作业从一个表或分区中读取数据然后重新覆盖写入到相同的路径下。必须为合并文件的Hive作业指定一些类似上面章节提到的一些参数，以控制写入HDFS的文件的数量和大小。

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深入分析 Parquet 列式存储格式

在行式存储中一行的多列是连续的写在一起的，在列式存储中数据按列分开存储，例如可以只读取 A.B.C 这一列的数据而不去读 A.E 和 A.B.D，那么如何根据读取出来的各个列的数据重构出一行记录呢？...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...一个 column chunk 是由 Page 组成的，Page 是压缩和编码的单元，对数据模型来说是透明的。一个 Parquet 文件最后是 Footer，存储了文件的元数据信息和统计信息。...一般情况下推荐配置一个 Row group 大小 1G，一个 HDFS 块大小 1G，一个 HDFS 文件只含有一个块。 ?...如果说 HDFS 是大数据时代文件系统的事实标准的话，Parquet 就是大数据时代存储格式的事实标准。

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使用Apache Kudu和Impala实现存储分层

滑动窗口模式 在此模式中，我们使用Impala创建匹配的Kudu表和Parquet格式的HDFS表。根据Kudu和HDFS表之间数据移动的频率，这些表按时间单位分区，通常使用每日、每月或每年分区。...然后创建一个统一视图，并使用WHERE子句定义边界，该边界分隔从Kudu表中读取的数据以及从HDFS表中读取的数据。...该模式实现滑动时间窗口，其中可变数据存储在Kudu中，不可变数据以HDFS上的Parquet格式存储。...创建HDFS表 创建Parquet格式的HDFS表，该表将保存较旧的不可变数据。此表按年、月和日进行分区，以便进行有效访问，即使我们无法按时间列本身进行分区，这将在下面的视图步骤中进一步讨论。...应用于my_table_kudu和my_table_parquet的初始WHERE子句定义了Kudu和HDFS之间的边界，以确保在卸载数据的过程中不会读取重复数据。

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