子句，因此数据将存储在 Apache Parquet 文件中（数据必须在 Parquet、ORC 或 AVRO 中才能进行就地迁移）。...”目录中，确认该表使用的是原始数据文件，而不是重新创建的，现在两个表都使用相同的数据文件存在。...使用此方法将 Hive 表转换为 Iceberg 表就像运行 CTAS 语句一样简单。...而不是Hive 目录 “hive-warehouse”中。...这告诉我们写入了新数据文件而不是使用旧文件。
Apache Drill主要特征 低延迟 SQL 查询 对文件（例如 JSON、Parquet、文本）和 HBase 表中的自描述数据进行动态查询，而无需在 Hive 元存储中定义元数据。...指向数据即可，如文件、目录、HBase表、drill中的数据。...SQL——不是“类 SQL” Drill 支持标准的 SQL:2003 语法。...Hive 表的交互式查询 Apache Drill 让您可以利用您在 Hive 上的投资。...Drill 利用集群中的聚合内存来使用乐观的流水线模型执行查询，并在工作集不适合内存时自动溢出到磁盘。 Drill 是一个用于大数据探索的 Apache 开源 SQL 查询引擎。
.jar 和 hudi-utilities-bundle_2.11-0.9.0.jar拷贝到 Hive Hudi可以将元数据同步到Hive表中，Hive只能用来查询，不能insert/update/delete...1,而不是id:1,而SparkSQL的默认值为SqlKeyGenerator，该类是ComplexKeyGenerator的子类： class SqlKeyGenerator(props: TypedProperties...，如果没有这个属性，那么Spark SQL认为该表不是主键表，则不能进行update等操作，而默认情况同步Hive时没有将主键字段同步过去，最新版本已经不需要设置该属性了。...相关PR：https://github.com/apache/hudi/pull/3745 这个PR添加了支持HIVE_CREATE_MANAGED_TABLE配置，但是CTAS依旧有bug，代码里的虽然判断表类型是否为内部表...，并添加到options中，但是最后并没有将options用到最终写Hudi的参数中。
Apache Drill 关键特性 低延迟的SQL查询。 直接对自描述数据进行动态查询而无需提前定义Schema，如 JSON、Parquet、TEXT 和 Hbase等。...选择 Apache Drill 的十大理由 分钟级的上手速度 几分钟即可入门 Apache Drill。...这里有一个示例，通过一个简单的SQL来查询JSON文件中的嵌套元素和数组： SELECT * FROM (SELECT t.trans_id, t.trans_info.prod_id...Drill的虚拟数据集可以将复杂的NoSQL数据结构对应到兼容BI的结构，帮助用户挖掘和可视化数据。 交互式查询Hive表 Drill可以充分利用Hive中存在的资源。...不仅可以连接不同的Hive元存储所包含的表，还可以将异构数据源的表进行连接（联邦查询特性），比如将Hive表关联（Join）Hbase表或文件系统中的日志目录等。
其中，ORCFile 和 Apache Parquet 具有高效的数据存储和数据处理性能，在实际生产环境中应用广泛。...如下图所示： Parquet 是另外一种高性能行列式存储结构，适用于多种计算框架。Hive、Impala、Drill 等查询引擎均支持该存储格式。...在一个 Parquet 类型的 Hive 表文件中，数据被切分为多个行组，每个列块被拆分为若干页，如下图所示： 对比 ORC 和 Apache Parquet，ORC 具有更高的存储效率和更优的查询性能...桶表是通过对数据进行散列分桶而创建的表，在桶表上进行连接操作时，可以直接映射到对应的桶上，减少了数据扫描和对全表进行连接的开销，从而提高查询性能。...开启矢量化 矢量化一次批量执行 1024 行而不是每次执行单行，从而有效提高了所有操作（如扫描、聚合、筛选器和联结）的查询性能。为此，需要你在会话中执行如下命令以开启矢量化（会话级别生效）。
文章目录 背景 Apache Avro Apache Parquet Apache ORC 总结 Ref 背景 ? 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。...Apache Parquet 源自于google Dremel系统，Parquet相当于Google Dremel中的数据存储引擎，而Apache顶级开源项目Drill正是Dremel的开源实现。...Apache Parquet 最初的设计动机是存储嵌套式数据，比如Protocolbuffer，thrift，json等，将这类数据存储成列式格式，以方便对其高效压缩和编码，且使用更少的IO操作取出需要的数据...，这也是Parquet相比于ORC的优势，它能够透明地将Protobuf和thrift类型的数据进行列式存储，在Protobuf和thrift被广泛使用的今天，与parquet进行集成，是一件非容易和自然的事情...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
本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式，操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据，使用此模式，我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。...如果数据量大，面向批处理且不太可能发生变化，则首选使用Parquet格式将数据存储在HDFS中。当我们需要利用两个存储层的优点时，滑动窗口模式是一个有用的解决方案。...滑动窗口模式 在此模式中，我们使用Impala创建匹配的Kudu表和Parquet格式的HDFS表。根据Kudu和HDFS表之间数据移动的频率，这些表按时间单位分区，通常使用每日、每月或每年分区。...通过创建第三个匹配表并向统一视图添加另一个边界，可以扩展此模式以将冷数据保存在云存储系统中。 ? 注意：为简单起见，下面的示例中仅说明了Kudu和HDFS。...注意：模式设计（schema design）应根据我们的数据和读/写性能考虑因素而有所不同。此示例模式仅用于演示目的，而不是“最佳”模式。
使用反射来推断模式 Spark SQL 的 Scala 接口支持将元素类型为 case class 的 RDD 自动转为 DataFrame。case class 定义了表的模式。...若设为 false，则会禁用分区列类型推断而直接设置为 String 类型。 自 Spark 1.6.0 起，分区发现只会发现指定路径下的分区。...由于模式合并是消耗比较高的操作，而且在大多数情况下都不是必要的，自 1.5.0 开始默认关闭该功能。...使用这种方式将返回 DataFrame，并且 Spark SQL 可以轻易处理或与其他数据做 join 操作，所以我们应该优先使用这种方式而不是 JdbcRDD。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性
Apache Parquet 注：RCFile 和 ORCFile 并不是纯粹的列式存储，它是先基于行对数据表进行分组(行组)，然后对行组进行列式存储 我们看下这几种存储结构的优缺点： 水平的行存储结构...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。...注：在 Hive 中使用布隆(bloom)过滤器，可以用较少的文件空间快速判定数据是否存在于表中，但是也存在将不属于这个表的数据判定为属于这个这表的情况，这个情况称之为假正概率，可以手动调整该概率，但概率越低...五、Parquet Parquet 是另外的一种高性能行列式的存储结构，可以适用多种计算框架，被多种查询引擎所支持，包括 Hive、Impala、Drill 等。 1....Parquet 的相关配置： 可以根据不同场景需求进行适当的参数调整，实现程序优化。
主要sparkSQL在下面几点做了优化： 1、内存列存储（In-Memory Columnar Storage） SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储...三、SparkSQL入门 SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。...1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。它是个只读的表，不能在运算过程再往里加元素。 ...1>Parquet数据格式 Parquet是一种列式存储格式，可以被多种查询引擎支持（Hive、Impala、Drill等），并且它是语言和平台无关的。 ...Parquet文件下载后是否可以直接读取和修改呢？ Parquet文件是以二进制方式存储的，是不可以直接读取和修改的。Parquet文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。
将系统的保留内存的最小值，即 low water mark 调整为 min （6.4G， MemTotal * 5%），以更好地防止 BE 出现 OOM 问题。...当设置为 false 时，使用推导出的 VARCHAR 长度，而不是使用最大长度。#37284统计信息收集，默认开启了通过文件大小预估 Hive 表行数的功能。...#37132改进提升湖仓一体将 Paimon 升级至 0.8.1 版本。修复在部分情况下，查询 Paimon 表时导致 org.apache.commons.lang.StringUtils 的问题。..._highlight=compress_type当使用 CTAS+TVF 创建表时，TVF 中的分区列将被自动映射为 Varchar（65533） 而非 String，以便该分区列能够作为内表的分区列使用...Bug 修复湖仓一体修复部分情况下查询 Parquet 格式导致 BE 宕机的问题。#37086修复查询 Parquet 格式，BE 端打印大量日志的问题。
Spark 中的惰性文件索引 Hudi 在 Spark 中的文件索引默认切换为惰性列出：这意味着它只会列出查询请求的分区（即，在分区修剪之后），而不是在此版本之前总是列出整个表。...第二个选项是将列表模式切换为 eager。 文件索引将“优雅地回归”以假定表未分区并仅牺牲分区修剪，但将能够像表未分区一样处理查询（因此可能导致性能损失），而不是失败 查询。...您可以允许模式自动演化，其中可以将现有列删除到新模式中。...NONE 用于批量插入以匹配 Parquet 写入的排序模式 此版本调整了 BULK_INSERT 写入操作的 NONE 排序模式（默认排序模式）的并行度。...从现在开始，默认情况下，使用输入并行性而不是shuffle并行性 (hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism) 来写入数据，以匹配默认的 parquet 写入行为。
主要sparkSQL在下面几点做了优化： 1、内存列存储（In-Memory Columnar Storage） SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。...它是个只读的表，不能在运算过程再往里加元素。...3.读取parquet文件 格式如下： 1>Parquet数据格式 Parquet是一种列式存储格式，可以被多种查询引擎支持（Hive、Impala、Drill等），并且它是语言和平台无关的。...Parquet文件下载后是否可以直接读取和修改呢？ Parquet文件是以二进制方式存储的，是不可以直接读取和修改的。Parquet文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。
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（））。...Spark已经将Parquet设为默认的文件存储格式，Cloudera投入了很多工程师到Impala+Parquet相关开发中，Hive/Pig都原生支持Parquet。...Parquet表将tpcds_text_15.catalog_sales表数据插入到default.catalog_sales表中。...在将Parquet文件拷贝到HDFS其他目录或者其他HDFS时，请使用hdfs dfs -pb来保留原始块大小。...如果Parquet表中或者查询访问的某个分区中只有一个或几个数据块，则可能会导致查询性能下降：没有足够的数据来利用Impala查询的分布式能力。
我们努力提供包括更高级别和递归列的列级访问控制。 标签驱动的访问策略：列的类别/标签——而不是列的名称应该决定谁可以访问哪些列。...该项目尝试仅加密某些数据字段，而不是加密所有数据元素。 挑战 应用加密来同时实现访问控制、保留和静态加密并不是一种常见的做法。 我们正在努力采用这种新颖且统一的方法来实现这些关键的安全控制。...模式标记和调整：CLAC 基于列标记。 我们需要一个适当的元数据标记系统来管理标签并将其传播到 Parquet 级别。 更重要的是，标签不是静态的。 例如，一列最初可能被标记为一种类型的数据。...C2 被定义为敏感列，而 c1 不是。 Parquet™ 加密后，c2 在被发送到存储之前被加密，可以是 HDFS 或云存储，如 S3、GCS、Azure Blob 等。...可以通过不同的方式控制 Parquet™ 列加密，并且使用模式来控制它将使解决方案简洁，而不会引入额外的 RPC 调用作为开销。这也使得标签驱动的访问策略成为可能。
Apache Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供一种HQL语言进行查询，具有扩展性好、延展性好、高容错等特点，多应用于离线数仓建设。 1....当我们将一个文件映射为Hive中一张表时，只需在建表的时告诉Hive，数据中的列名、列分隔符、行分隔符等，Hive就可以 自动解析数据。...即ctas语句，复制数据但不复制表结构，创建的为普通表。如果复制的是分区表则新创建的不是分区表但有分区字段。 ctas语句是原子性的，如果select失败，将不再执行create操作。...查询map和array跟java中是类似的，都是通过key查找map的value或者根据索引查找array中的元素，而struct则通过列名.标识来访问元素。...建议对于设计表有分桶需求时，开启自动分桶。因为一旦reduce数量设置错了，规划的分桶数会无效。 注意：要用insert语句或者ctas语句将数据存入分桶表。load语句只是文件的移动或复制。
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...关系型数据的列式存储，可以将每一列的值直接排列下来，不用引入其他的概念，也不会丢失数据。关系型数据的列式存储比较好理解，而嵌套类型数据的列存储则会遇到一些麻烦。...对于存储关系型的 record，record 中的元素都是非空的（NOT NULL in SQL）。...，特别是当你们的表非常宽（column 非常多）的时候，Parquet 无论在资源利用率还是性能上都优势明显。...Spark 已经将 Parquet 设为默认的文件存储格式，Cloudera 投入了很多工程师到 Impala+Parquet 相关开发中，Hive/Pig 都原生支持 Parquet。
与registerTempTable方法不同的是，saveAsTable将DataFrame中的内容持久化到表中，并在HiveMetastore中存储元数据。...存储一个DataFrame，可以使用SQLContext的table方法。table先创建一个表，方法参数为要创建的表的表名，然后将DataFrame持久化到这个表中。...Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...忽略只出现在Parquet schema中的字段 只在Hive metastore schema中出现的字段设为nullable字段，并加到一致化后的schema中 3.2.4.2 元数据刷新（Metadata...如果在一个将ArrayType值的元素可以为空值，containsNull指示是否允许为空。
过大 MapReduce优化 调整mapper数 调整reducer数 合并小文件 启用压缩 JVM重用 并行执行与本地模式 严格模式 采用合适的存储格式 列裁剪和分区裁剪 最基本的操作。...语句写在子查询内部，而不是外部。...调整mapper数 mapper数量与输入文件的split数息息相关，在Hadoop源码org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat类中可以看到...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...要开启严格模式，需要将参数hive.mapred.mode设为strict。 采用合适的存储格式 在HiveSQL的create table语句中，可以使用stored as ...指定表的存储格式。
大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。...，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动...Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。...据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。...，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行
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