更多可选配置可以参阅官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-parquet.html 五、ORC ORC 是一种自描述的、类型感知的列文件格式...5.1 读取ORC文件 spark.read.format("orc").load("/usr/file/orc/dept.orc").show(5) 4.2 写入ORC文件 csvFile.write.format...8.3 分区写入 分区和分桶这两个概念和 Hive 中分区表和分桶表是一致的。都是将数据按照一定规则进行拆分存储。...需要注意的是 partitionBy 指定的分区和 RDD 中分区不是一个概念：这里的分区表现为输出目录的子目录，数据分别存储在对应的子目录中。...8.3 分桶写入 分桶写入就是将数据按照指定的列和桶数进行散列，目前分桶写入只支持保存为表，实际上这就是 Hive 的分桶表。
（2）输出阶段合并 直接将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce...任务的输出合并，Hive会额外启动一个mr作业将输出的小文件合并成大文件。...，与ORC非常类似，与ORC相比，Parquet格式支持的生态更广，比如低版本的impala不支持ORC格式。...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...（2）地理位置，比如国家、省份、城市等 （3）业务逻辑，比如部门、销售区域、客户等等 与分区表类似，分桶表的组织方式是将HDFS上的一张大表文件分割成多个文件。
2.分区表 对于一张比较大的表，将其设计成分区表可以提升查询的性能，对于一个特定分区的查询，只会加载对应分区路径的文件数据，因此，当用户使用特定分区列值执行选择查询时，将仅针对该特定分区执行查询，由于将针对较少的数据量进行扫描...要使用向量化查询执行，必须以ORC格式（CDH 5）存储数据，并设置以下变量。...SET hive.optimize.ppd=true 8.输入格式选择 Hive支持TEXTFILE, SEQUENCEFILE, AVRO, RCFILE, ORC,以及PARQUET文件格式，可以通过两种方式指定表的文件格式...如果要以减少存储空间并提高性能的优化方式存储数据，则可以使用ORC文件格式，而当列中嵌套的数据过多时，Parquet格式会很有用。因此，需要根据拥有的数据确定输入文件格式。...因此，我们将下面的属性定义为strict，以指示在分区表上未提供分区谓词的情况下编译器将引发错误。
文件接收器 将输出存储到目录文件中，支持文件格式：parquet、orc、json、csv等，示例如下： 相关注意事项如下： 支持OutputMode为：Append追加模式； 必须指定输出目录参数...【path】，必选参数，其中格式有parquet、orc、json、csv等等； 容灾恢复支持精确一次性语义exactly-once； 此外支持写入分区表，实际项目中常常按时间划分； ...其中foreach允许每行自定义写入逻辑，foreachBatch允许在每个微批量的输出上进行任意操作和自定义逻辑，建议使用foreachBatch操作。...使用foreachBatch函数输出时，以下几个注意事项： 1.重用现有的批处理数据源，可以在每个微批次的输出上使用批处理数据输出Output； 2.写入多个位置，如果要将流式查询的输出写入多个位置，则可以简单地多次写入输出...但是，每次写入尝试都会导致重新计算输出数据（包括可能重新读取输入数据）。要避免重新计算，您应该缓存cache输出 DataFrame/Dataset，将其写入多个位置，然后 uncache 。
（1）TEXTFILE TEXTFILE就是普通的文本型文件，是Hadoop里最常用的输入输出格式，也是Hive的缺省文件格式。...ORC能将原始数据的大小缩减75%，从而提升了数据处理的速度。OCR比Text、Sequence和RC文件格式有更好的性能，而且ORC是目前Hive中唯一支持事务的文件格式。...分区表的优势体现在可维护性和性能两方面，而且分区表还可以将数据以一种符合业务逻辑的方式进行组织，因此是数据仓库中经常使用的一种技术。...数据一旦存在，对它的查询就会有返回结果。 这个功能所具有的另一个好处是，可以将新数据写入到一个专用的目录中，并与位于其它目录中的数据存在明显的区别。...Integer 0 year4 Integer 0 表4-5 date_dim.csv文件对应的字段 该步骤将前面步骤的输出传输到HDFS的date_dim.csv文件中。
8.4 开启Reduce输出阶段压缩 当 Hive 将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性 hive.exec.compress.output 控制着这个功能。...TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的。 ORC和PARQUET是基于列式存储的。...8.5.3 Orc格式 Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。 ...小结：在公司的Hive中对数据压缩使用的压缩格式是snappy，存储文件的格式使用的ORC格式。...需求：将ori中的数据按照时间(如：20111230000008)，插入到目标分区表ori_partitioned_target的相应分区中。
下面我将详细解释分区表和非分区表的定义、作用和使用场景。 分区表（Partitioned Table）： 分区表是根据一个或多个列的值将数据划分为不同的分区，并将每个分区存储为独立的目录。...分区列可以是任何数据类型，如字符串、整数等。分区表的定义中包含了分区列的名称和数据类型。...最后，我们使用STORED AS子句指定了数据的存储格式为Parquet。 创建分区表后，我们可以使用LOAD DATA语句将数据加载到分区表中。...email STRING ) STORED AS ORC; -- 加载数据到非分区表 LOAD DATA INPATH '/path/to/customer_data' INTO TABLE customers...表的定义中包含了三个列：customer_id、name和email。我们使用STORED AS子句指定了数据的存储格式为ORC。
（支持本地盘和对象存储cos），数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等，均支持内外表；DLC场景存储为cos，内表数据格式为Iceberg，外表数据格式为orc和text。...+Hive目标表 低 EMR场景-CDH相同 EMR场景现在主流存储格式为HDFS-ORC。...Inlong实时将1月14号及之前的全量数据（任务配置选择全量模式即可：第一次运行会全量同步，目标分区表根据update_time动态生成多个分区）写入${T}_增量_分区表。...Inlong将1月14号及之前的全量数据（任务配置选择全量模式即可：第一次运行会全量同步，目标分区表根据update_time动态生成多个分区）写入${T}_增量。...Inlong实时将1月14号及之前的全量数据（任务配置选择全量模式即可：第一次运行会全量同步，目标分区表根据update_time动态生成多个分区）写入${T}_增量_{20230114}。
ORC、Parquet等列式存储的优点 ORC和Parquet都是高性能的存储方式，这两种存储格式总会带来存储和性能上的提升。...减少Reduce的数量 reduce 的个数决定了输出的文件的个数，所以可以调整reduce的个数控制hive表的文件数量。...数据存储及压缩： 针对hive中表的存储格式通常有orc和parquet，压缩格式一般使用snappy。相比与textfile格式表，orc占有更少的存储。...有效地减小数据集将大表拆分成子表；结合使用外部表和分区表。 4....SQL优化 大表对大表：尽量减少数据集，可以通过分区表，避免扫描全表或者全字段； 大表对小表：设置自动识别小表，将小表放入内存中去执行。 Hive优化详细剖析可查看：Hive企业级性能优化
：ALTER TABLE 表名 SET FILEFORMAT ORC; 以后创建orc表的时候 指定orc的方式如下： STORED AS ORC tblproperties ('orc.compress...； 2. join 分区表各分区，有的分区成功，有的分区报上面的异常； 3....查看分区serde 不是orc模式 --- 报错的主要原因； 查看分区格式命令： desc formatted dw.user_first_fee_smb partition(log_date="2021...分析 表最开始创建 没有使用STORED AS ORC 模式，而 serde又没有指定，后续修改了表的格式为ALTER TABLE 表名 SET FILEFORMAT ORC; 但是已经存在的分区，并没有跟随而被修改...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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。...3.准备Hive SQL脚本将test_orc表转为Parquet格式的表 [root@hadoop12 ~]# vim day_table_parquet.sql set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize...分区数与原表分区数一致，且数据可以正常查询 3 总结 1.Hive对ORC格式的表没有做严格的数类型校验，因此在统一的修改了Hive元数据库的DATE类型为STRING类型后，ORC格式的表依然可以正常查询...2.在C6版本中其实已经支持了ORC格式的表，但默认是禁用的，可以通过在Impala Daemon的高级配置中增加--enable_orc_scanner参数来启用，由于C6版本目前刚支持ORC格式，是否存在问题和风险有待验证
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。...当Reduce启动时，会启动一个线程去读取Map输出的数据，并写入到启动Reduce机器的内存中，在数据溢出到磁盘时会对数据进行再次排序。...5.1.3 ORC格式 Orc (Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式。...SequenceFile是一个二进制key/value对结构的平面文件，在早期的Hadoop平台上被广泛用于MapReduce输出/输出格式，以及作为数据存储格式。...ORC优化是对RCFile的一种优化，它提供了一种高效的方式来存储Hive数据，同时也能够提高Hive的读取、写入和处理数据的性能，能够兼容多种计算引擎。
MySQL 或 Hive 的表结构都可能发生变更，需要兼容多数的表结构不一致情况 MySQL 读写操作不要影响线上业务，不要触发 MySQL 的运维告警，不想天天被 DBA 喷 希望支持更多的数据源，如...单机压力大；读写粒度容易控制 mr模式重，写出错处理麻烦 Hive读写 单机压力大 很好 文件格式 orc支持 orc不支持，可添加 分布式 不支持，可以通过调度系统规避 支持 流控 有流控功能 需要定制...核心+业务无关的校验->输出）->后置统计/持久化 尽量保证 DataX 专注于数据同步，尽量不隐含业务逻辑，把有赞特有的业务逻辑放到 DataX 之外，数据同步过程无法满足的需求，才去修改源码。...少一个，报错 a,c a,b 不匹配, 报错 未指定字段 a,b 以Hive为准 这么做偏保守，对于无害的 Hive 分区表变更，其实可以大胆去做，比如 int 类型改 bigint、orc 表加字段...需要完全符合公司 SQL 规范 对于写 MySQL，写入的数据量一般不大，DataX 选择连 RDS，这样就不用额外考虑主从复制。
存储处理模块负责将数据从存储系统中读取或写入，并处理数据的格式转换和压缩等操作。...外部表可以通过将数据文件复制到指定位置或直接在指定位置上写入数据来导入数据。...分区表（Partitioned Table）： 特点：分区表是根据一列或多列的值将数据划分为不同的分区，每个分区都对应一个子目录。分区表可以提高查询效率和数据的组织结构，加速数据过滤和查询操作。...八、ORC、Parquet等列式存储的优点 ORC（Optimized Row Columnar）和Parquet是两种常见的列式存储格式，它们在处理大数据量时具有以下优点： 良好的压缩率：列式存储格式可以根据列中的数据特点进行更有效的压缩...数据格式优化： 选择合适的数据格式对于查询性能和存储效率至关重要。 常见的数据格式包括文本（Text）、Parquet、ORC等，每种格式都有其优势和适用场景。
，可以将分区字段看作表的伪列。...Hive 支持的存储数据的格式主要有： TEXTFILE 、 SEQUENCEFILE 、 ORC 、 PARQUET 。...TEXTFILE 和 SEQUENCEFILE 的存储格式都是基于行存储的； ORC 和 PARQUET 是基于列式存储的。...2.3.3 Orc 格式 Orc (Optimized Row Columnar) 是 Hive 0.11 版里引入的新的存储格式。...2.3.4 Parquet 格式 Parquet 文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的 数据和元数据， 因此 Parquet 格式文件是自解析的。
将每一行，存储为一列，将一列存储为一行，因为当表很大，我们的字段很多的时候，我们往往只需要取出固定的一列就可以。...程序可以借助 ORC 提供的索引加快数据查找和读取效率。程序在查询 ORC 文件类型的表时，会先读取每一列的索引信息，将查找数据的条件和索引信息进行对比，找到满足查找条件的文件。...对于 Parquet 表的压缩格式分以下两种情况进行配置： 对于分区表： 需要通过 Parquet 本身的配置项 parquet.compression 设置 Parquet 表的数据压缩格式。...对于非分区表： 需要通过 spark.sql.parquet.compression.code 配置项来设置 Parquet 类型的数据压缩格式。...因此，spark.sql.parquet.compression.codec 配置项只适用于设置非分区表的 Parquet 压缩格式。 4.
，不需要扫描全部目录，所以会明显优化性能 一个Hive表在HDFS上是有一个对应的目录来存储数据，普通表的数据直接存储在这个目录下，而分区表数据存储时，是再划分子目录来存储的 使用partioned by...分桶将整个数据内容安装某列属性值得hash值进行区分，按照取模结果对数据分桶。如取模结果相同的数据记录存放到一个文件。 桶表也是一种用于优化查询而设计的表类型。...ORC File ORCFile存储格式，就是Optimized RC File的缩写。意指优化的RCFile存储格式。...ORC File 和 RC File比较 每一个任务只输出单个文件，这样可以减少NameNode的负载 支持各种复杂的数据类型，比如datetime,decimal,以及复杂的struct,List,map...Thrift Parquet (Hive 0.13 and later) CSV (Hive 0.14 and later) JsonSerDe (Hive 0.12 and later) Hive写入数据的方式
URL，如果有多个 metastore 服务器，将 URL 之间用逗号分隔，metastore 服务器 URL 的格式为 thrift://127.0.0.1:9083。...ORC file formats: 1、ORC 将行的集合存储在一个文件中，并且集合内的行数据将以列式存储。采用列式格式，压缩非常容易，从而降低了大量的存储成本。 ...（先打散数据） 第一个 MapReduce 中，map 的输出结果集合会随机分布到 reduce 中， 每个 reduce 做部分聚合操作，并输出结果。...因此，对于每个月我们将只扫描分区的数据，而不是整个数据集。 b.但是我们不能直接对现有的非分区表进行分区。... hive.exec.dynamic.partition=true; ii.SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; e.将数据从非分区表导入到新创建的分区表中
概述 用于读取和写入 Apache ORC 文件格式的 PHP 库。它使用 swoole/phpy 扩展来调用 Python 模块 PyORC 以实现相关功能。...Apache ORC Apache ORC 是一种专为 Hadoop 生态系统设计的列式存储文件格式，它具备高效的数据压缩和快速的查询性能。...由于采用列式存储，ORC 格式在处理大规模数据时能够显著减少 I/O 开销，提高数据处理效率，广泛应用于大数据处理框架如 Apache Hive、Apache Spark 等。...它支持按行或按列读取数据，并且可以根据需要选择读取特定的列，从而避免不必要的数据加载，提升读取效率。 写入 ORC 文件：能够将 Python 中的数据（如列表、字典等）以 ORC 格式写入文件。...在写入过程中，可以指定数据的模式（schema），包括列名、数据类型等，以确保数据的正确存储。 数据模式处理：支持对 ORC 文件的数据模式进行解析和操作。
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