对于一个像我这样的技术小白来说,肯定是懵住了。但幸运的是,我很快就找到了出现这个问题的缘由。 原来是我在创建表格的时候,选择的格式是ORC。 而在导入数据的时候,文本文件却非ORC格式的,固报了这个异常!
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大,数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库,数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面,都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中,有三项和数据湖分析有关。可以预见,跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力,将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储。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,但是Impala对于ORC目前没有支持,仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:
今天和大家分享的是19年12月发表在OncoTargets and Therapy (IF:3.34)杂志上的一篇文章,“Potential Prognostic and Diagnostic Values of CDC6,CDC45, ORC6 and SNHG7 in Colorectal Cancer”,作者在R中使用了Affy和Limma包对四个GEO数据集和TCGA进行DEGs和DELs差异分析,然后采用了GO和KEGG富集分析,KM生存曲线和COX回归分析寻找与结直肠癌(CRC)患者生存结果相关的异常表达基因,并结合了实时PCR对CRC样品中异常表达的基因进行检测。
Hive支持的表类型,或者称为存储格式有:TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。
在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型,一个是OLTP,另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述,感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的,所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储,而OLAP对应的则是列式存储。
金融业是第一个见证区块链技术带来的快速变革的行业,而对于很多人来说,只看到了该技术在买卖虚拟货币上的应用,而这仅仅只是表层,区块链技术对金融业的影响远超于此。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】,一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
Map在读取数据时,先将数据拆分成若干数据,并读取到Map方法中被处理。数据在输出的时候,被分成若干分区并写入内存缓存(buffer)中,内存缓存被数据填充到一定程度会溢出到磁盘并排序,当Map执行完后会将一个机器上输出的临时文件进行归并存入到HDFS中。
Hive作为Hadoop家族的重要一员,具有学习成本低,开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中,Hive也不负众望,得到了非常高的票数。为此,CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮(博客: http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang )绘制了Hive技术图谱,帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布,速来关注! 我要成为Hive专家团一员,筛选优质内容>>猛戳这里: http://li
您可以创建ACID(原子性,一致性,隔离性和持久性)表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者,您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱,所以该表不符合ACID。
在日常的处理中发现了Warning: Ignoring non-Spark config property: hive.exec.orc.default.stripe.size这样的一个日志,
年前都在梳理《大数据成神之路》的目录还有内容,另外Flink的公开课程也在规划大纲和目录。不知道我在说什么,看一下这里《2020年要做的几件大事》。
在CDH中使用Hive时,为了统一数据文件的存储格式,推荐使用Parquet格式的文件存储,这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表,并使用了DATE数据类型,这会导致在Impala中无法进行正常的查询,因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表。
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)。
1、Hive支持 创建表时指定orc格式即可: create table tmp.orc_test(id bigint, name string, age int) stored as orc TBLPROPERTIES('orc.compress'='SNAPPY') 压缩格式有"SNAPPY"和 "ZLIB"两种,需要哪种格式指定即可。 2、SPARK支持 Spark读: df = spark.read.orc("/tmp/test/orc_data") # 读出来的数据是一个dataframe
ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写,ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。旨在解决其他Hive文件格式的局限。当Hive读取,写入和处理数据时,使用 ORC 文件格式可以提高性能。
除了直接配置MapReduce压缩功能外,Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性。
还有其他命令 explain vectorization operator,explain vectorization expression
当我们在使用ORC文件格式创建Hive表,并且对Hive表的schema进行更改后,然后进行如insert into…select或insert overwrite … select会报错,以下具体看看报错。
Error while compiling statement: FAILED: Execution Error, return code 40000 from org.apache.hadoop.hive.ql.ddl.DDLTask. Changing file format (from ORC) is not supported for table
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南,以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
在flink中,StreamingFileSink是一个很重要的把流式数据写入文件系统的sink,可以支持写入行格式(json,csv等)的数据,以及列格式(orc、parquet)的数据。 hive作为一个广泛的数据存储,而ORC作为hive经过特殊优化的列式存储格式,在hive的存储格式中占有很重要的地位。今天我们主要讲一下使用StreamingFileSink将流式数据以ORC的格式写入文件系统,这个功能是flink 1.11版本开始支持的。
此次博主为大家带来的是Hive项目实战系列的第二部分。 一 启动hive .1 启动hiveserver2服务 [bigdata@hadoop002 hive]$ bin/hiveserver2 2 启动beeline [bigdata@hadoop002 hive]$ bin/beeline Beeline version 1.2.1 by Apache Hive beeline> 3 连接hiveserver2 beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop002
本文编译自IBM开发者社区,主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题,以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能,并探索了为了提高读取性能,使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
数据格式层:定义了存储层文件内部的组织格式,计算引擎通过格式层的支持来读写文件;从分层视角下的数据形态来看
本体与知名代码审计机构慢雾科技合作发布的《本体安全漏洞与威胁情报赏金计划》持续进行中,上报单个有效漏洞奖励最高可达12,000美金,受到大量开发者关注。
orchestrator是一款开源对MySQL复制提供高可用、拓扑的可视化管理工具,采用go语言编写,它能够主动发现当前拓扑结构和主从复制状态,支持MySQL主从复制拓扑关系的调整、支持MySQL主库故障自动切换(failover)、手动主从切换(switchover)等功能。
不是说snappy压缩不支持split嘛,为什么我改小mapred.max.split.size一倍之后,mapper数翻倍?
Qubole现在支持对存储在Cloud数据湖中的数据进行高效的Update和Delete。用户可以对开启了事务的Hive表进行insert,update和delete,并通过Apache Spark或Presto进行查询。使用Apache Spark或Presto操作Hive的事务表功能,我们已将其开源,我们对于更多引擎支持update和delete的工作也在进行中,这块同样也会开源。
本文已上述的错误为切入点,分析下异常原因以及Hive相关的关于Format的异常。主要内容如下:
问题原因通常是:表的inputformat 和 outputformat 是 orc,而序列化serde不是orc
集群之前开启了 Kerberos,为了使用方便我又禁用了 kerberos,以上错误便是在禁用了 kerberos后出现的
在上一篇文章《6.1.0-如何将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表》中主要介绍了非分区表的转换方式,本篇文章Fayson主要针对分区表进行介绍。
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓,通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑,掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点,从而能够实现更有针对性的优化。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
1)合理设置分区 与Hive类似,Presto会根据元信息读取分区数据,合理的分区能减少Presto数据读取量,提升查询性能。 2)使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化,因此在Hive中创建Presto使用的表时,建议采用ORC格式存储。相对于Parquet,Presto对ORC支持更好。 3)使用压缩 数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力,对于即席查询需要快速解压,建议采用Snappy压缩。 4)预先排序 对于已经排序的数据,在查询的数据过滤阶段,ORC格式支持跳过读取不必要的数据。比如对于经常需要过滤的字段可以预先排序。
1. 建表, 存储格式为 ORC 格式 create table if not exists record_orc ( rid string, uid string, bid string, price int, source_province string, target_province string, site string, express_number string, express_company string, trancation_date date ) stored
本文讲解 Hive 的数据存储,是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式,即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下,性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生,选择不同的数据存储引擎,代表着不同的数据组织方式,对于数据库的表现会有不同的影响。
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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。影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
Hive从2008年始于FaceBook工程师之手,经过10几年的发展至今保持强大的生命力。截止目前Hive已经更新至3.1.x版本,Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展,开始支持更多的计算引擎,计算速度大大提升。
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
随着时间推移和业务的快速发展,携程酒店数据累积越来越多。目前流量日数据在3T左右,再加上各种订单、价、量、态等数据更是庞大。现有Hive(Spark引擎)执行速度虽然相对较快,但在国际化发展背景下,一些海外业务由于时差问题,数据需要比国内提前数小时完成,性能提升迫在眉睫。2020年初,我们开始研究ClickHouse在数据仓库领域应用。
执行成功后,/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.7.2.tar.gz 即为新生成的支持 snappy 压缩的二进制安装包。
天穹 SuperSQL 是腾讯自研,基于统一的 SQL 语言模型,面向机器学习智能调优,提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的 Data Cloud 上,业务方可以消费完整的数据生命周期,从采集-存储-计算-分析-洞察。还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 Presto 在腾讯天穹 SuperSQL 大数据生态中,定位为实现秒级大数据计算的核心服务。主要面向即席查询、交互式分析等用户场景。Presto 服务了腾讯内部的不同业务场景,包括微信支
维度表技术常见:增加列,维度子集,角色扮演维度,层次维度,退化维度,杂项维度,维度合并,分段维度等基本维度表技术。
获取运行中程序的 stack trace 在很多场景下都非常有用:跟踪(tracing)、性能分析(profiling)、调试、性能优化等。虽然已经有了一些机制可以获取 stack trace,但它们存在一些缺点。于是"Simple Frame"(SFrame) stack trace 格式应运而生,希望解决其他技术的不足之处。今年五月,Steve Rostedt 和 Indu Bhagat 在 LSFMM+BPF 活动中就内核中的 SFrame 支持进行了演讲;几天后,Bhagat 在温哥华的北美开源峰会上做了一个更加全面的关于 SFrame 的演讲(YouTube 上有视频)。第二个演讲可以帮助了解 SFrame 和整体 stack trace 的其他方面。
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,所以此时行存储查询的速度更快。
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