1.使用Hive的desc命令查看Parquet表hive_table_test_parquet的底层文件格式是否被压缩。
第一种是hive0.13之后的版本,第二种时0.13之前的版本。目前大都是使用第一种创建方法。https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Parquet
本文中,云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下,如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式,最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。
Parquet 是一种面向分析的、通用的列式存储格式,兼容各种数据处理框架比如 Spark、Hive、Impala 等,同时支持 Avro、Thrift、Protocol Buffers 等数据模型。
因为CDH5中的Parquet版本为1.5,而CDP7中的Parquet版本为1.10,我们在从CDH5升级到CDP7后,无论是原地升级还是迁移升级,都可能会碰到一个问题,以前在CDH5中使用Hive/Impala生成的低版本Parquet文件还能继续在CDP7中使用吗。本文主要描述将CDH5中的Parquet文件传输到CDP7环境中,使用CDP7中的Hive,Impala,Spark确认能否继续访问这些文件。
Parquet是一种列式存储格式,很多种处理引擎都支持这种存储格式,也是sparksql的默认存储格式。Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件,并且对parquet文件的schema可以自动解析。当Spark SQL需要写成Parquet文件时,处于兼容的原因所有的列都被自动转化为了nullable。
2.通过CDH提供的parquet tool进行分析,参考《0631-6.2-如何确认一个Parquet文件是否被压缩》。
3.操作目标:把此hive表(hive_table_test_parquet)在表结构不变,数据内容不变的情况下压缩存储,得到新表(hive_table_test_parquet_snappy,此表记录数跟内容跟hive_table_test_parquet应该完全一致,但hdfs文件应该显著变小)
Parquet 是一种开源文件格式,用于处理扁平列式存储数据格式,可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件(如 CSV 或 TSV 文件)相比,Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson介绍了《如何在Impala中使用Parquet表》,本篇文章主要介绍如何使用Hive来生成Parquet格式的表,并介绍如何限制生成的Parquet文件的大小。 内容概述 1.测试数据准备 2.Hive创建Parquet表及验证 3.Paruqet文件跨Block说
Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理,它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。
外部包:https://github.com/whale2/iow-hadoop-streaming 原本想用1.8的parquet格式,后面发现1.8parquet的读写的数据格式是mapreduce包下面的api,hadoop streaming只能用mapred包下面的api。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Parquet是一种列式的二进制文件格式,Impala基于Parquet文件可以高效的处理大型复杂查询。Parquet特别适合扫描表中的特定列的查询,例如查询具有多列的“宽”表,或者对于部分列或者全部列需要做聚合操作(例如SUM()和AVG())。 列式存储,顾名思义就是按照列进行
Flink读parquet import org.apache.flink.core.fs.Path import org.apache.flink.formats.parquet.ParquetRowInputFormat import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.ty
来源:https://www.cnblogs.com/piaolingzxh/p/5469964.html
在Fayson的测试测试环境下有一张Parquet格式的表,由于业务需要对表的字段名称数据类型进行了修改和新增列等操作,导致使用Hive和Impala查询显示的结果不一致问题。
Spark SQL为了更好的性能,在读写Hive metastore parquet格式的表时,会默认使用自己的Parquet SerDe,而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。该行为可以通过配置参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet进行控制,默认true。
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,那么这里就总结下Parquet数据结构到底是什么样的呢?
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件(例如CSV或TSV文件)相比,Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。
Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言、平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式。
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。
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也可以手动指定用来操作的数据源类型。数据源通常需要使用其全限定名来指定,比如parquet是org.apache.spark.sql.parquet。但是Spark SQL内置了一些数据源类型,比如json,parquet,jdbc等等。实际上,通过这个功能,就可以在不同类型的数据源之间进行转换了。比如将json文件中的数据保存到parquet文件中。默认情况下,如果不指定数据源类型,那么就是parquet。
Parquet 是面向分析型业务的列式存储格式,由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目,最新的版本是 1.8.0。
是酱紫的,简单来说:并发执行 spark job 的时候,并发的提速很不明显。类似于我们内部有一个系统给分析师用,他们写一些 sql,在我们的 spark cluster 上跑。随着分析师越来越多,sql job 也越来越多,等待运行的时间也越来越长,我们就在想怎么把 sql 运行的时间加快一点。我们的整个架构是 spark 1.6.1 on YARN 的,经过分析一些 sql 发现其实大多数分析语句都是比较简单的统计 sql,集群资源也还算多,一条简单的 sql 语句就把整个集群资源的坑占着略显不合适,有点飞机马达装到拖拉机上的赶脚,所以第一步,我们想,支持 spark job 的并行运行。
问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制? 2.修改配置项的方式有哪两种? 3.spark读取hive parquet格式的表,是否转换为自己的格式? 首先说下什么是sch
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。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何编译及使用hive-testbench生成Hive基准测试数据》,在生成的Hive基准测试数据的基础上,如何进行Impala的TPC-DS基准测试,本篇文章主要介绍如何准备Impala基准测试数据及使用99条SQL对Impala进行基准测试。 内容概
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。
Apache Hive是Hadoop之上最流行的数据仓库引擎。提升Hive性能的功能可以显著提高集群资源的整体利用率。Hive使用一连串的运算符来执行查询。这些运算符包括MapTask,ReduceTask或SparkTask,它们在查询执行计划中进行调度。以前这些运算符被设计为每次处理一行数据。一次处理一行导致运算符效率不高,因为需要许多虚函数调用来处理扫描的每一行。另外,如果运算符一次只处理一行,不能利用CPU的SIMD指令集(例如SSE或AVX)进行加速。本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化,使Apache Parquet表的查询运行效率提升26%以上。
如同ProtocolBuffer,Avro,Thrift一样,Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据,然后随着业务需要,逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下,用户可能会创建多个Parquet文件,有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况,并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作,而且在大多数情况下不是一种必要的特性,从Spark 1.5.0版本开始,默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性: 1、读取Parquet文件时,将数据源的选项,mergeSchema,设置为true 2、使用SQLContext.setConf()方法,将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true
Pandas 提供了强大的 IO 操作功能,可以方便地读取和写入各种数据源,包括文本文件、数据库、Excel 表格等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的高级 IO 操作,通过实例演示如何灵活应用这些功能。
Aapche Parquet是一种能有效存储嵌套数据的列式存储格式,在Spark中应用较多。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是,我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
3.使用Sqoop从MySQL导入数据到HDFS,要导入的目录是Hive中新建表的数据目录
Pandas 中的 datetime 格式保存并保留格式,主要取决于你使用的文件格式和读取方式。以下是一些常见方法:
在Pandas 2.0发布以后,我们发布过一些评测的文章,这次我们看看,除了Pandas以外,常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。
5、测试dataframe的read和save方法(注意load方法默认是加载parquet文件)
Spark SQL里面有很多的参数,而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释,可能是太多了吧,可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql版本支持的参数。
对于Spark SQL的DataFrame来说,无论是从什么数据源创建出来的DataFrame,都有一些共同的load和save操作。load操作主要用于加载数据,创建出DataFrame;save操作,主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。
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。
Hive支持的存储数据的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。
Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。时间旅行有很多用例,包括:
国际惯例,学习一个新的框架,应该先找找官方文档有没有 QucikStart 之类的文档,尤其像砖厂这种公司,文档应该不会少的。大家可以打开 Delta Lake 官网查看 QuickStart,按照文档迅速过一次。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章中,我们介绍了《由Impala-3316导致的并发查询缓慢问题》,如果Parquet表是由Hive/Spark产生的,包含TIMESTAMP字段类型,并且Impala高级配置包含 --convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps
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