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一篇文章彻底明白Hive数据存储的各种模式

Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中   Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储   在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。   Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。   1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。   2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。   3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。   4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。   来看下Hive数据抽象结构图

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hadoop记录 - 乐享诚美

RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop

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hadoop记录

RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop

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Hadoop大数据技术课程总结2021-2022学年第1学期

数据量大Volume 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位可以达到P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)级别。 类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值"提纯",是大数据时代亟待解决的难题。 速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

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从入门到实战Hadoop分布式文件系统

当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如,使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据,就是一个极大的挑战。   Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统,全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中,有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统,同事也是重点,但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。   **HDFS的设计**   HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件,运行于商用硬件集群上。关于超大文件:   一个形象的认识:   荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储,而且每年50%~70%存储量的增长,当前1T容量硬盘重约500克,计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小,即2万7千斤,约270个人重,上电梯要分18次运输(每次15人)。  1Byte = 8 Bit  1 KB = 1,024 Bytes   1 MB = 1,024 KB    1 GB = 1,024 MB  1 TB = 1,024 GB   **1 PB = 1,024 TB**   **1 EB = 1,024 PB**   **1 ZB = 1,024 EB**   **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes

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