在H5中引入3D模型往往存在资源太大，可以通过模型网格压缩，通过glTF配合Draco压缩的方式，可以在视觉效果近乎一致的情况下，让3D模型文件成倍缩小 glTF在线查看器： https://gltf-viewer.donmccurdy.com...一、通过Draco进行压缩 Draco及gltf-pipeline的介绍 Draco是Google推出的一个用于3D模型压缩和解压缩的工具库，glTF资源可通过、Draco开发命令行工具gltf-pipeline...进行编码压缩，gltf-pipeline可通过npm的方式安装使用，使用方法如下： #全局安装 npm install -g gltf-pipeline #压缩glb文件 -b表示输出glb格式， -d...gltf-pipeline -h 二、实际操作流程（vue cli3 结构为例） 1、通过blender制作的模型导出test.glb文件，在public的文件夹内新建models文件夹，并放入test.glb...文件， 通过命令行工具 gltf-pipeline -i test.glb -o test1.glb -d 则可以生成压缩后的test1.glb文件 2、把解码文件node_modules>three
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。...查看这张表的信息 DESCRIBE FORMATTED test_user1; ? 我们从该表的描述信息介绍建表时的一些可优化点。...扩展：不同存储方式的情况 TEXT, SEQUENCE和 AVRO文件是面向行的文件存储格式，不是最佳的文件格式，因为即便只查询一列数据，使用这些存储格式的表也需要读取完整的一行数据。...，且默认block两种存储方式分别为256M和128M，ORC默认的压缩方式比SNAPPY压缩得到的文件还小，原因是ORZ默认的ZLIB压缩方式采用的是deflate压缩算法，比Snappy压缩算法得到的压缩比高...2.4 分桶分区 Num Buckets表示桶的数量，我们可以通过分桶和分区操作对Hive表进行优化： 对于一张较大的表，可以将它设计成分区表，如果不设置成分区表，数据是全盘扫描的，设置成分区表后，查询时只在指定的分区中进行数据扫描
Avro是Impala支持的另一种二进制文件格式，您可能已经将其作为Hadoop ETL管道的一部分。...为了在ETL过程中以其他Hadoop组件也可以使用的格式交付中间数据，Avro是一个合理的选择。...在可行的地方使用Snappy压缩 Snappy压缩需要较低的CPU开销来进行解压缩，同时仍然可以节省大量空间。...如果您可以选择压缩编解码器（例如Parquet和Avro文件格式），请使用Snappy压缩，除非您找到令人信服的理由使用其他编解码器。 ?...尽管您可能看不到分区表或文本文件在磁盘上的布局方式有什么不同，但是在二进制文件格式（例如Parquet）中使用数字类型可以节省空间，以及在执行查询（尤其是联接之类的资源密集型查询）时节省内存的空间。
HDFS中的文件类型 基于文件存储 序列化和列式存储，例如：Avro、RCFile和Parquet 压缩存储，例如Snappy、LZO等 下面我们依次来介绍。...Avro Avro 是 Hadoop 中的一个子项目，也是 Apache 中一个独立的项目，Avro 是一个基于二进制数据传输高性能的中间件。...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。...ORC具有以下一些优势： ORC是列式存储，有多种文件压缩方式，并且有着很高的压缩比 文件是可切分（Split）的。...消耗, 提升性能 可以与Zlib, LZO和Snappy结合进一步压缩 压缩算法 gzip压缩 优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样
先给结论 1、snappy压缩格式本身是不可切分的； 2、snappy压缩格式作用在文本类文件格式上不可切分； 3、snappy压缩格式作用在Sequence、Avro、parquet、orc等这些容器类的文件格式上...但这里的切分并不是因为snappy变的可切分了，而是因为这些容器类的文件格式牛逼~~ 再理解一遍啥是可切分？啥是不可切分？原因是啥？ 可切分：是否可以搜索数据流的任意位置并进一步往下读取数据。...对于不压缩的文本文件来说，是可切分，因为每个block都存了完整的数据信息，读取的时候可以按照规定的方式去读：比如按行读。 2、假如一个文本文件经过snappy压缩后，文件大小为1GB。...、Avro、parquet、orc等 压缩格式：Gzip、snappy、lzo、lz4、zlib等 压缩格式并不是一种文件格式，我们可以认为他是一种算法 一个orc格式的文件，可以用zlib压缩算法来压缩...文件压缩 在orc格式的hive表中，记录首先会被横向的切分为多个stripes，然后在每一个stripe内数据以列为单位进行存储。
实现概述 技术架构组件 实现步骤概览 第一步：构建数据湖的基础 第二步：选择并查看数据集 第三步：在 Athena 中搭建架构 第四步：数据转换与优化 第五步：查询和验证数据 第六步：将更多数据添加到表...Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一种对象存储服务，提供业界领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。...• Amazon Athena：用于查询存储在 S3 Express One Zone 中的数据。 • Amazon Glue：数据目录和 ETL 作业。.../artifacts/athena-ctas-insert-into-blog/ 第三步：在 Athena 中搭建架构 在 Athena 控制台中执行查询。.../' 第四步：数据转换与优化 现在，使用 Snappy 压缩将数据转换为 Parquet 格式，并每年对数据进行分区。
然而，使用低效的文件格式（比如TEXTFILE）和没有压缩的数据会从侧面影响小文件问题甚至是加剧，从而影响集群的性能和可扩展性，具体包含以下几个方面： 1.使用低效的文件格式，尤其是未压缩的文件格式，会导致...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。...在Hive中，使用以下示例创建Parquet表，并确保在插入时使用Snappy压缩来压缩数据。...） 5.2 FileCrusher 使用Hive来压缩表中小文件的一个缺点是，如果表中既包含小文件又包含大文件，则必须将这些大小文件一起处理然后重新写入磁盘。...它支持以下文件格式的表： TEXTFILE SEQUENCEFILE AVRO PARQUET 它还可以压缩合并后的文件，不管这些文件以前是否被压缩，从而减少占用的存储空间。
Impala 简介： Impala 是一个高性能分析数据库，可针对存储在 Apache Hadoop 集群中的 PB 级数据进行闪电般快速的分布式 SQL 查询。...Impala采用与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC 驱动程序和用户接口(Hue Beeswax)，这样在使用CDH产品时，批处理和实时查询的平台是统一的。 ?...目前支持的文件格式是文本文件和SequenceFiles（可以压缩为Snappy、GZIP和BZIP，前者性能最好）。...Impala 提供： ● 在 Apache Hadoop 中查询大量数据（大数据）的能力； ● 集群环境中的分布式查询； ● 在不同组件之间共享数据文件的能力，无需复制或导出/导入步骤； ● 用于大数据处理和分析的单一系统...Impala 特性： ● 最佳性能以及可扩展性。 ● 支持存储在HDFS， Apache HBase和Amazon S3中的数据。 ● 强大的SQL分析，包括窗口函数和子查询。
size.per.task参数所得的值，触发合并的条件是：根据查询类型不同，相应的mapfiles/mapredfiles参数需要打开；结果文件的平均大小需要大于avgsize参数的值。...TextFile TextFile是hive数据表的默认格式，存储方式：行存储；可以采用多种压缩方式，但是部分压缩算法压缩数据后生成的文件是不支持split；压缩后的数据在反序列化过程中，必须逐个字段判断是不是分隔符和行结束符...•TextFile文件，Snappy压缩 查看数据文件，可看到数据文件多个.snappy压缩文件。...使用cat查看.snappy文件，可以看到是压缩后的文本： SequenceFile文件 SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件，它将数据以的形式序列化到文件中...Parquet •Parquet，Snappy压缩 Avro •Avro，Snappy压缩 不同压缩算法比较 ?
Data Sources——一般Spark的数据源是文本文件或Avro文件，而Spark SQL的数据源却有所不同。...支持UDF 支持并发查询和作业的内存分配管理（可以指定RDD只存内存中、或只存磁盘上、或内存和磁盘都存） 支持把数据缓存在内存中 支持嵌套结构 Impala： 支持Parquet、Avro...、Text、RCFile、SequenceFile等多种文件格式 支持存储在HDFS、HBase、Amazon S3上的数据操作 支持多种压缩编码方式：Snappy（有效平衡压缩率和解压缩速度）、Gzip...（最高压缩率的归档数据压缩）、Deflate（不支持文本文件）、Bzip2、LZO（只支持文本文件） 支持UDF和UDAF 自动以最有效的顺序进行表连接 允许定义查询的优先级排队策略 支持多用户并发查询...92标准的连接 采用统一的Snappy压缩编码方式，各个引擎使用各自最优的文件格式，Impala和Spark SQL使用Parquet，Hive-on-Tez使用ORC，Presto使用RCFile。
连接命令中的mysql是客户端工具，用来和服务端建立连接，在完成经典的TCP握手后，连接器就开始认证身份，这个时候用到的就是输入的用户名和密码。...当我们全部使用长连接后，会发现有时候MySQL专用内存涨的特别快，这是因为MySQL在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的，这些资源会在连接断开的时候才释放，所以长时间使用长连接累计下来，可能导致内存占用太大...MySQL拿到一个查询请求后，会先到缓存查查看看，如果之前执行过的语句就会将执行过的语句和结果以key-value对的形式，被直接存放在内存中，key是查询语句，value是结果。...如果查询语句在缓存中可以查到这个key，就直接把结果返回给客户端。如果语句不在缓存中，就会继续执行后边的阶段。执行完成后，将执行结果存入缓存中。...在数据库的慢查询日志中可以看到一个rows_examined的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行，这个值是在执行器每次调用引擎的时候累加的，有时候执行器调用一次，在引擎内部扫描了多行，隐藏引擎扫描行数跟
Apache Avro Avro是一种远程过程调用和数据序列化框架，是在Apache的Hadoop项目之内开发的。它使用JSON来定义数据类型和通讯协议，使用压缩二进制格式来序列化数据。...基于列(在列中存储数据):用于数据存储是包含大量读取操作的优化分析工作负载 与Snappy的压缩压缩率高(75%) 只需要列将获取/读(减少磁盘I / O) 可以使用Avro API和Avro读写模式...）支持较差，而ORC是对RC改进，但它仍对schema演化支持较差，主要是在压缩编码，查询性能方面做了优化。...用于(在列中存储数据):用于数据存储是包含大量读取操作的优化分析工作负载 高压缩率(ZLIB) 支持Hive(datetime、小数和结构等复杂类型,列表,地图,和联盟) 元数据使用协议缓冲区存储,允许添加和删除字段...相同点 基于Hadoop文件系统优化出的存储结构 提供高效的压缩 二进制存储格式 文件可分割，具有很强的伸缩性和并行处理能力 使用schema进行自我描述 属于线上格式，可以在Hadoop节点之间传递数据
比较适合存储嵌套类型的数据，如json，avro，probuf，thrift等 Apache ORC是对RC格式的增强，支持大多数hive支持的数据类型，主要在压缩和查询层面做了优化。...： 这个与底层的hadoop有关，hadoop支持的压缩，hive都支持，主要有： gzip,bizp,snappy,lzo 文件格式可以与压缩类似任意组合，从而达到比较的压缩比。...看下几个步骤： （1）集成Hive+Hbase，使得Hive可以关联查询Hbase表的数据，但需要注意的是，hbase表中的每个字段都有时间戳版本，而进行hive映射时是没办法 指定的timestamp...的，在hive1.x之后可虽然可以指定，但是还是有问题的，不建议使用，如果想要标识这一个rowkey的最后修改或者更新时间，可以单独添加一个字段到hbase表中， 然后就可以使用Hive映射了。...，用上orc+snappy的组合，查询时比直接 hive关联hbase表查询性能要高一点，当然缺点是数据与数据源hbase里的数据不同步，需要定时增量或者全量，用于离线分析。
读完本文，你将会学到： 1、类中定义的method方法是如何在class文件中组织的 2、method方法的表示-方法表集合在class文件的什么位置 3、类中的method方法的实现代码---即机器码指令存放到哪了...对于在类中定义的若干个，经过JVM编译成class文件后，会将相应的method方法信息组织到一个叫做方法表集合的结构中，字段表集合是一个类数组结构，如下图所示： ?...class文件中的机器指令部分是class文件中最重要的部分，并且非常复杂，本文的重点不止介绍它，我将专门在一片博文中讨论它，敬请期待。...属性表： 编译器在将java源码编译成class文件时，会将源码中的语句行号跟编译好的机器指令关联起来，这样的class文件加载到内存中并运行时，如果抛出异常，JVM可以根据这个对应关系，抛出异常信息...由于sayHello()方法是在的Interface接口类中声明的，它没有被实现，所以它对应的方法表(method_info)结构体中的属性表集合中没有Code类型的属性表。 注： 1.
ORC ORC表是Hive计算的主要表形式，是在RCFile的基础上进行了优化和改进，支持NONE、Zlib、Snappy压缩，在分析计算中的性能较好，是生产中常见的表类型。...Parquet支持uncompressed\snappy\gzip\lzo压缩;其中lzo压缩方式压缩的文件支持切片，意味着在单个文件较大的场景中，处理的并发度会更高；因为一个压缩文件在计算时，会运行一个...但压缩文件支持再切分的话，在处理时可以Split成多个文件，从而启动多个Map任务进行并发处理，提升处理性能。 而ORC表的压缩方式不支持切分，如果单个压缩文件较大的话，性能会有影响。...因为AVRO是Hadoop生态圈中，常用的一种用于数据交换、序列化的数据类型，它与Thrift类似。...所以，如果数据通过其他Hadoop组件使用AVRO方式传输而来，或者Hive中的数据需要便捷的传输到其他组件中，使用AVRO表是一种不错的选择。
（网上的case是不压缩、gzip、snappy分别能达到11/27/19的压缩比） 2、更小的IO操作 使用映射下推和谓词下推，只读取需要的列，跳过不满足条件的列，能够减少不必要的数据扫描，带来性能的提升并在表字段比较多的时候更加明显...这里需要注意的是 Avro, Thrift, Protocol Buffer 等都有他们自己的存储格式，但是 Parquet 并没有使用他们，而是使用了自己在 parquet-format 项目里定义的存储格式...2、列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。...在 ORC 之前，Apache Hive 中就有一种列式存储格式称为 RCFile（RecordColumnar File），ORC 是对 RCFile 格式的改进，主要在压缩编码、查询性能方面做了优化...压缩与查询性能：在压缩空间与查询性能方面，Parquet 与 ORC 总体上相差不大。可能 ORC 要稍好于 Parquet。
在Hadoop中存储数据之前，你需要考虑以下几点： 数据存储格式：有许多可以应用的文件格式（例如CSV，JSON，序列，AVRO，Parquet等）和数据压缩算法（例如snappy，LZO，gzip...每个都有特殊的优势。像LZO和bzip2的压缩算法是可拆分的。 数据建模：尽管Hadoop的无模式性质，模式设计依然是一个重要的考虑方面。...块压缩节省存储空间vs读/写/传输性能 模式演化以添加字段，修改字段和重命名字段。 CSV文件CSV文件通常用于在Hadoop和外部系统之间交换数据。CSV是可读和可解析的。...JSON文件JSON记录与JSON文件不同；每一行都是其JSON记录。由于JSON将模式和数据一起存储在每个记录中，因此它能够实现完整的模式演进和可拆分性。此外，JSON文件不支持块级压缩。 ...Avro文件以JSON格式定义模式，数据将采用二进制JSON格式。Avro文件也是可拆分的，并支持块压缩。更适合需要行级访问的使用模式。这意味着查询该行中的所有列。
（网上的case是不压缩、gzip、snappy分别能达到11/27/19的压缩比） 1.2 更小的IO操作 使用映射下推和谓词下推，只读取需要的列，跳过不满足条件的列，能够减少不必要的数据扫描，带来性能的提升并在表字段比较多的时候更加明显...这里需要注意的是 Avro, Thrift, Protocol Buffer 等都有他们自己的存储格式，但是 Parquet 并没有使用他们，而是使用了自己在 parquet-format 项目里定义的存储格式...2、列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。...在 ORC 之前，Apache Hive 中就有一种列式存储格式称为 RCFile（RecordColumnar File），ORC 是对 RCFile 格式的改进，主要在压缩编码、查询性能方面做了优化...压缩与查询性能：在压缩空间与查询性能方面，Parquet 与 ORC 总体上相差不大。可能 ORC 要稍好于 Parquet。
与其在等待中枯萎，不如在行动中绽放。 ? 一、数据序列化框架： FaceBook Thrift：具体序列化和RPC两个功能。...，而Carbon Data在索引和数据更新方面有良好支撑，可用在多维OLAP分析场景中。...文件级别的分布式系统：不足之处是难以负载均衡、难以并行处理 块级别的分布式系统：将文件分为等大的数据块（eg：128M），并以数据块为单位存储到不同节点上，进而解决文件级别的分布式系统存在的负载均衡和并行处理问题...3、数据收集组件:Flume（提供的sink hdfs 能够直接将收集到的数据写入HDFS）、Sqoop（允许用户指定数据写入HDFS的目录，文件格式支持Text、SequenceFile两种格式，压缩方式支持...LZO、Snappy等主流压缩编码） 4、计算引擎方式：SQL方式，Hive、Impala及Presto等查询引擎均允许用户直接使用SQL访问HDFS中的存储文件。
但开启压缩后，压缩后的文件在处理时无法进行split，所以并发度并不高； 因为一个压缩文件在计算时，会运行一个Map任务进行处理，如果这个压缩文件较大，处理效率就会降低，但压缩文件支持再切分的话，在处理时可以...ORC表是Hive计算的主要表形式，是在RCFile的基础上进行了优化和改进，支持NONE、Zlib、Snappy压缩，在分析计算中的性能较好，是生产中常见的表类型。...Parquet支持uncompressed\snappy\gzip\lzo压缩，其中lzo压缩方式压缩的文件支持切片，意味着在单个文件较大的场景中，处理的并发度会更高；而ORC表的压缩方式不支持切分，如果单个压缩文件较大的话...所以，如果数据通过其他Hadoop组件使用AVRO方式传输而来，或者Hive中的数据需要便捷的传输到其他组件中，使用AVRO表是一种不错的选择。...其中bzip2、lzo支持压缩后文件再拆分。 对于这几种压缩算法，按照压缩比的排名顺序为：bzip2 > gzip > deflate > snappy > lzo。
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