我知道hdfs会将文件拆分成大约64mb的block。我们有流式传输的数据，我们可以将它们存储到大文件或中等大小的文件中。列式文件存储的最佳大小是多少？如果我可以将文件存储到最小列为64mb的位置，它会比拥有1gb文件节省任何计算时间吗？ 最佳答案 目标是每个文件(spark分区)大约1GB(1)。理想情况下，您会使用snappy压缩(默认)，因为snappy压缩的parquet文件是可拆分的(2)。使用snappy而不是gzip会显着增加文件大小，因此如果存储空间是个问题，则需要考虑这一点。.option("compression
我正在尝试使用ApacheSparkSQL将S3中的json日志数据etl到也在S3上的Parquet文件中。我的代码基本上是:importorg.apache.spark._valsqlContext=sql.SQLContext(sc)valdata=sqlContext.jsonFile("s3n://...",10e-6)data.saveAsParquetFile("s3n://...")此代码在我有多达2000个分区时有效，而在5000或更多分区时失败，无论数据量如何。通常可以将分区合并到一个可接受的数量，但这是一个非常大的数据集，在2000个分区时我遇到了这个questi
我正在尝试在包含两个Parquet文件的文件夹上创建一个具有架构string,string,double的Hive表。第一个parquet文件架构是string,string,double，第二个文件的架构是string,double,string。CREATEEXTERNALTABLEdynschema(trans_datestring,currencystring,ratedouble)STOREDASPARQUETLOCATION'/user/impadmin/test/parquet/evolution/';我正在尝试在pig(0.14)脚本中使用配置单元表。A=LOAD'dy
当我执行describeformattedtable_name时，我得到了表table_name的详细描述。我对表格的两个属性感兴趣，如下所示:field.delimserialization.formatfield.delim是表中两列字段之间文件中的字段分隔符。但是表属性的serialization.format字段是什么意思呢？ 最佳答案 hive表的两个属性:field.delim是文件中表格两列字段之间的字段分隔符。其中serialization.format是当文件被序列化时表的两个列字段之间的文件中的字段分隔符。
我已经使用saveAsTable方法在Hive中保存了一个远程数据库表，现在当我尝试使用CLI命令select*fromtable_name访问Hive表数据时，它给出了我的错误如下:2016-06-1510:49:36,866WARN[HiveServer2-Handler-Pool:Thread-96]:thrift.ThriftCLIService(ThriftCLIService.java:FetchResults(681))-Errorfetchingresults:org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException:java.io.IO
我运行了namenode-format。这是我的输出。我尝试更改文件权限chmod777hadoop。我相信这一行是错误的错误namenode.NameNode:java.io.IOException:无法创建目录/your/path/to/hadoop/tmp/dir/hadoop-hadoop/dfs/name/currentadoop@alexander-desktop:/usr/local/hadoop/bin$./hadoopnamenode-format12/07/0317:03:56INFOnamenode.NameNode:STARTUP_MSG:/**********
目前我们在生产中使用Avro数据格式。在使用Avro的几个优点中，我们知道它在模式演化方面是好的。现在我们正在评估Parquet格式因为它在读取随机列时的效率。所以在前进之前我们的关注点仍然是架构演化.有谁知道在Parquet中是否可以进行模式演变，如果是的话如何是否有可能，如果没有，则为什么不是。一些resources声称这是可能的，但它只能在末尾添加列.这是什么意思？ 最佳答案 模式演变可能(非常)昂贵。为了找出模式，您基本上必须读取所有Parquet文件并在读取期间协调/合并它们的模式，这可能会很昂贵，具体取决于数据集中有多少
我正在对Hive可用的存储格式进行一些测试，并使用Parquet和ORC作为主要选项。我将ORC一次包含在默认压缩中，一次包含在Snappy中。我读过许多文档，指出Parquet与ORC相比在时间/空间复杂度方面更好，但我的测试与我阅读的文档相反。遵循我的数据的一些细节。TableA-TextFileFormat-2.5GBTableB-ORC-652MBTableC-ORCwithSnappy-802MBTableD-Parquet-1.9GB就我的table的压缩而言，Parquet最差。我对上述表格的测试产生了以下结果。行计数操作TextFormatCumulativeCPU-1
我打算为我的hadoop相关项目使用一种hadoop文件格式。我理解parquet对于基于列的查询和avro对于全扫描或当我们需要所有列数据时是有效的!在我继续选择一种文件格式之前，我想了解一种文件格式相对于另一种文件格式的优缺点。谁能用简单的术语向我解释一下？ 最佳答案 Avro是一种基于行的格式。如果你想检索整个数据，你可以使用AvroParquet是一种基于列的格式。如果您的数据包含很多列，但您对列的子集感兴趣，那么您可以使用Parquet当涉及频繁更新数据时，HBase很有用。Avro的检索速度很快，Parquet更快。
ApacheParquet的特点是:自我描述列格式语言无关与Avro、序列文件、RC文件等相比。我想了解一下这些格式。我已经阅读了:HowImpalaWorkswithHadoopFileFormats，它提供了有关格式的一些见解，但我想知道如何以这些格式中的每一种完成对数据的访问和数据存储。Parquet比其他地板有什么优势？ 最佳答案 我认为我可以描述的主要区别与面向记录的格式与面向列的格式有关。面向记录的格式是我们都习惯的格式——文本文件、分隔格式，如CSV、TSV。AVRO比那些更酷，因为它可以随着时间的推移改变模式，例如从
