问题导读 1.什么是SequenceFile？ 2.如何 通过 源码实现SequenceFile压缩？ 3.SequenceFile格式压缩有什么优点和缺点？ 1.SequenceFile是什么 1.1 SequenceFile概述 1.1.sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的<Key,Value>对而设计的一种平面文件(Flat File)。 1.2.可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和
在一些应用中，我们需要一种特殊的数据结构来存储数据，并进行读取，这里就分析下为什么用SequenceFile格式文件。
注意：使用MapFile或SequenceFile虽然可以解决HDFS中小文件的存储问题，但也有一定局限性，如： 1. 文件不支持复写操作，不能向已存在的SequenceFile(MapFile)追加存储记录。 2. 当write流不关闭的时候，没有办法构造read流。也就是在执行文件写操作的时候，该文件是不可读取的。
Hive仓库表数据最终是存储在HDFS上，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。而且大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。但是在数据仓库中，越是上层的表汇总程度就越高，数据量也就越小，而且这些表通常会有日期分区，随着时间的推移，HDFS的文件数目就会逐步增加。
最近测试Hadoop数据一致性，发现Hadoop SequenceFile BLOCK压缩类型（io.seqfile.compression.type=BLOCK）的文件存在数据丢失情况，对此进行研究
sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
小文件是指文件大小明显小于 HDFS 上块（block）大小（默认64MB，在Hadoop2.x中默认为128MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用 Hadoop，这样的文件给 Hadoop 的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认64MB）就认定为小文件，否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 ，并点击 Browse filesystem（浏览文件系统）。
CSV（逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用于存储表格数据（例如电子表格或数据库）
Hive支持的表类型，或者称为存储格式有：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。
IoC容器，又名控制反转，全称为Inverse of Control，其是Spring最为核心的一个组件，其他的组件如AOP，Spring事务等都是直接或间接的依赖于IoC容器的。本文主要讲解IoC容器所管理的bean的几种创建方式，并且详细讲解了xml配置中相关参数的配置。
序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储的过程。反序列化是指将字节流转回结构化对象的逆过程。
Hive支持的存储格式有： textfile、sequencefile、orc和parquet这几种格式。Hive 的存储方式有列式存储和行式存储。 textfile和sequencefile的存储格式是给予行存储的；而orc和parquet是基于列存储的(实质上也不是完全的列存储。
HiveQL语句最终都将转换成为hadoop中的MapReduce job,而MapReduce job可以有对处理的数据进行压缩。
AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE
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 ---- Fayson在前面的文章中介绍了《如何使用HBase存储文本文件》和《如何使用Lily HBase Indexer对HBase中的数据在Solr中建立索引》，实现了文本文件保存到HBase中，并基于Solr实现了文本文件的全文检索。如果我们碰到的是图片文件呢，该如何保存或存储呢。本
[知乎答案](https://www.zhihu.com/question/417040766)
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 文件格式分为：Text文件、Json文件、csv文件、Sequence文件以及Object文件； 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、Hbase 以及 数据库。 平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件.
Hive创建表时默认使用的格式为TextFile，当然内置的存储格式除了TextFile，还有sequencefile、rcfile、ORC、Parquet、Avro。
Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎：Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式： 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务，使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’
💃 Hive架构 💃Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Dri
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，后来开源给了Apache软件基金会。
聚类的基本概念 聚类就是将一个给定的文档集中的相似项目分成不同簇的过程，可以将簇看作一组簇内相似而簇间有别的项目的集合。 对文档集的聚类涉及以下三件事： 1. 一个算法：将文档集阻止到一起的算法 2. 相似性与不相似的概念 3. 停止的条件 聚类数据的表示 mahout将输入数据以向量的形式保存，在机器学习领域，向量指一个有序的数列，有多个维度，每个维度都有一个值。比如在二维空间，一个坐标就是一个向量。 将数据转换为向量 在mahout中，向量被实现为三个不同的类来针对不同的场景： 1.
Sequence文件 SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。在SparkContext中，可以调用sequenceFile[keyClass, valueClass](path)。
1.倾斜原因：map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中，由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。
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hive在创建表时默认存储格式是textfile,或者显示自定义的stored as textfile。
首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中，通常占用150个字节。如果有1千万个文件，就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿个文件呢，简直不可想象。这里需要特别说明的是，每一个小于Block大小的文件，存储是实际占用的存储空间仍然是实际的文件大小，而不是整个block大小。
第11章 Hive：SQL on Hadoop 11.4 数据类型和存储格式 11.4.1 数据类型 （1）基本类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型， 类型 描述 示例 boolea
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。
Hadoop 作为MR 的开源实现，一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势。不过，MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建，因此序列化和反序列化的成本过高。 1、hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种： （1）SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的
Hive是一个语句Hadoop的一个数据仓库工具，是将结构化数据文件映射成为一个数据表，并提供类SQL的查询功能。
Hadoop API提供的**二进制存储格式，**具有使用方便、可分割、可压缩等特点。它支持三种压缩格式：
从三个方面着手优化 : 1. hadoop配置 2. 设计mapred/job 3. 代码级别. 4. 改造hadoop 一. conf/hadoop-site.xml配置. 经验要求高, 特别需要结合实际情况. 典型参数如 复制因子, mapred.child.java.opts, mapred.tasktracker.map.tasks.maximum, mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum, mapred.
Hive基础07、Hive引入Map 1、建表语句 创建一个成绩表，记录学生的各个科目成绩： 英文关键字解析： 1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表，如果库中已有相同名的表，则抛出异常； 用户可以使用 IF NOT EXISTS 选项来忽略此异常。 2、EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表（默认创建内部表）。外部表在建表的同时必须指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive在创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，
和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比，数据仓库有一个很大的特点，就是主要面向批量写和查询进行优化，可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统，例如 Vertica，已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库，实现数据的秒级响应，积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践，探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。 为什么要进行读写分离 分析性数据仓库一般有如下几个特点： 面临着复杂的多维分析需求，能够进行任意
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
注：lines terminated这里很明显就是使用【\n】代表换行，collection items数组之间使用【,】。
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。
将多个小文件合并成一个SequenceFile文件（SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value(bytes) 对的文件格式），SequenceFile里面存储着多个文件，存储的形式为文件路径+名称为key，文件内容为value。
显然 fctOrder 表的记录要比 employees 多上好几个数量级。将 fctOrders 放在第一位导致第一遍 map 跑批的数据量增大。因此当尽量在 join 的左边用小表。
如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（map端加载小表）进行聚合。
Hive针对于数据管理操作，提供了类SQL语言HQL，在Hadoop生态当中，Hive定位为数据仓库工具，对于数据的各种操作，也就是使用HQL来完成。而HQL查询，可以分为DDL和DML两个部分来掌握。今天的大数据开发学习分享，我们就先来讲讲Hive DDL操作入门。
在RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。 当我们，在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行transformation(转换)操作，来获取其他的RDD。 Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括：
1. Hive 表操作 1.1. Hive表创建语法 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name,
到现在，我们已经学会了基本数据结构、数组、map、struct结构体的引入了，基本的数据类型已经完成，后面咱们就要进行各种操作以及查询了。
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’， 这里指定表存储中列的分隔符，默认是 \001，这里指定的是逗号分隔符，还可以指定其他列的分隔符。
本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
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