正文带有描述式的行列式存储文件。将数据分组切分，一组包含很多行，每一行再按例进行存储。orc文件结合了行式和列式存储结构的优点，在有大数据量扫描读取时，可以按行进行数据读取。如果要读取某列的数据，可以在读取行组的基础上读取指定的列，而不需要读取行组内所有数据以及一行内的所有字段数据。1.1 orc文件的结构：条带（stripe）orc文件存储数据的地方文本脚注（file footer）包含了str
hive支持的文件类型：textfile、sequencefile（二进制序列化文件）、rcfile（行列式文件）、parquet、orcfile（优化的行列式文件）一、orc文件带有描述式的行列式存储文件。将数据分组切分，一组包含很多行，每一行再按例进行存储。orc文件结合了行式和列式存储结构的优点，在有大数据量扫描读取时，可以按行进行数据读取。如果要读取某列的数据，可以在读取行组的基础上读取指
一、Parquet概述 Apache Parquet是Hadoop生态系统中任何项目都可以使用的列式存储格式，不受数据处理框架、数据模型和编程语言的影响。Spark SQL支持对Parquet文件的读写，并且可以自动保存源数据的Schema。当写入Parquet文件时，为了提高兼容性，所有列都会自动转换为“可为空”状态。二、读取和写入Parquet的方法 加载和写入Parquet文件时，除了可以使
在Hive中，为我们提供了五种文件存储格式1、Textfile2、Sequencefile3、Rcfile4、Orcfile5、Parquet 这里主要介绍一下Parquet，列式存储一、概念1、Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式，它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Mapreduce、Spark等)，被多种查询引擎支持（Hive、Impala、Dri
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2023-09-20 04:44:38
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今天是Doris的Contributor徐小冰同学代表搜狐带来的关于Apache Doris (incubating)Parquet文件读取的设计与实现。 所有需求的推动都基于真实的业务痛点。搜狐在Hadoop上的文件主要存储为Parquet。 Parquet有如下优势：列式存储，压缩比高(RLE、字段编码等)，查询效率高(列pruning，block filter)Spark
Spark读取parquet数据源 1.Parquet文件介绍Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型的列式存储格式，它可以兼容Hadoop生态圈中大多数据的计算框架，如Hadoop, Spark，它也被多种查询引擎所支持，例如Hive, Impala等，而且它是跨语言和平台的。Parquet的产生是由Twitter和Cloudera公司由于Apache Impala的缘
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2023-07-24 15:40:14
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一. 前言 在Presto中通过数据源的Connector读取数据的时候，返回来的是Page，一个Page中包含每列数据Block，Block中会包含多行数据。本文主要是通过Presto源码走读了解在Presto的Hive Connector中是如何通过Batch Read实现到Hive数据源取Page的时候进行多行数据读取功能的实现过程。二.
一.引用parquet 文件常见于 Spark、Hive、Streamin、MapReduce 等大数据场景，通过列式存储和元数据存储的方式实现了高效的数据存储与检索，下面主要讲 parquet 文件在 spark 场景下的存储，读取与使用中可能遇到的坑。二.Parquet 加载方式1.SparkSession.read.parquetSparkSession 位于 org.a
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2023-08-09 13:09:19
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parse_url函数Hive的parse_url函数URL解释URL解析案例 Hive的parse_url函数parse_url
功能：解析URL字符串，语法：parse_url(url, partToExtract[, key])partToExtract的选项包含 【host,path,query,ref,protocol,file,authority,userinfo】举例 ：se
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2023-07-14 21:30:09
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1. 原始数据hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype 2. 创建保存为parquet格式的数据表 hive> CREATE TABLE parquet_table(age INT, name STRING)STORED AS PARQ
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2023-07-01 20:42:42
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Apache Parquet是Hadoop生态系统中任何项目都可以使用的列式存储格式，不受数据处理框架、数据模型和编程语言的影响。Spark SQL支持对Parquet文件的读写，并且可以自动保存源数据的Schema。当写入Parquet文件时，为了提高兼容性，所有列都会自动转换为“可为空”状态。
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2023-07-24 11:49:18
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生成Parquet格式文件并同步到Hive中验证目标Parquet格式是否可以直接将上传到Hdfs中的文件，加载到目标数据表中（Hive）。生成Parquet格式文件，并上传到Hdfs中。创建测试表 表信息如下(注意stored as parquet默认为orcfile)： 建表语句如下：create table parquet_test
(
name string,
age int
)
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2023-09-08 21:24:50
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## 从Hive读取JSON文件并保存为Parquet格式
Apache Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，可以提供数据摘要、查询和分析等功能。在Hive中，我们可以通过HiveQL语言来查询和操作大规模的数据集。同时，Hive也支持各种数据格式的读取和写入，包括JSON和Parquet。
### 什么是Parquet和JSON？
- **Parquet**：Parque
数据存储格式和压缩方式选择Hive数据存储和压缩参考如下测试参数： 1.在压缩存储时间上，除Sequencefile外基本都相差无几。 2.数据压缩比例上ORC最优，parquet压缩性能也较好。 3.SQL查询速度而言，ORC与parquet性能较好，远超其余存储格式。 综合上述各种性能指标,我们采用ORC+SNAPPY压缩格式，这也是目前主流的做法。 参考链接 https://cwiki.
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2023-09-20 06:25:06
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最近要使用vc++6.0做课程设计，但是发现导入文件时总是会崩掉，google了一大堆，网上基本上都说的是一个意思，即缺少FileTool.dll。在经过无数次的入坑之后，终于解决了这个错误。现在我将说明我的解决过程：相应的下载文件我创建了一个百度云分享，你可以下载http://pan.baidu.com/s/1eSGeT4u1.首先下载FileTool.dll,并且将此保存到你的VC安装目录下的
# 如何实现Hive加载Parquet文件
## 1. 流程
下面是加载Parquet文件到Hive的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将Parquet文件上传到HDFS |
| 2 | 创建外部表 |
| 3 | 加载数据到Hive表 |
## 2. 操作步骤
### 步骤 1：将Parquet文件上传到HDFS
首先，你需要将Parquet
外表关联parquet文件 1. 为什么关联了一次数据文件就不能二次被使用； 2. 为什么删除了employee，select还是可以而且有数据，1,2可能是一个问题 外表drop只是metadata表内容删除，hdfs的/user/hive/warehouse中依然有此表；但是如果是manage
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2018-02-25 21:47:00
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2评论
# 背景介绍
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言 HiveQL ，方便用户对大规模数据集进行分析和处理。Parquet 是一种列式存储格式，它能够提供高效的压缩和快速的读取。
在 Hive 中导入 Parquet 文件是一种常见的操作，可以将数据从其他数据源（如 CSV、JSON 等）转换为 Parquet 格式，以提高查询和性能。
原创
2023-10-11 15:53:26
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# Java读取Parquet文件的步骤
Parquet是一种列式存储格式，被广泛用于大数据领域。在Java中，我们可以使用Apache Parquet库来读取和处理Parquet文件。下面是Java读取Parquet文件的步骤：
## 步骤概述
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 引入依赖 | 在项目的pom.xml文件中添加Apache Parquet库的依赖项
原创
2023-07-23 15:06:04
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# Python读取Parquet文件
## 介绍
Parquet是一种列式存储格式，被广泛应用于大数据处理和分析场景中。它的主要特点是高效的压缩和编码，适合处理大规模数据集。Python提供了多种方式来读取Parquet文件，本文将介绍其中两种主要的方法：使用Pandas库和使用PyArrow库。
## Pandas库读取Parquet文件
Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰
原创
2023-10-05 17:48:02
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