Кой файлов формат на Hadoop позволява колонен формат за съхранение на данни?
Кой файлов формат на Hadoop позволява колонен формат за съхранение на данни?

Видео: Кой файлов формат на Hadoop позволява колонен формат за съхранение на данни?

Видео: Кой файлов формат на Hadoop позволява колонен формат за съхранение на данни?
Видео: CS50 2014 — неделя 8, продолжение 2024, Ноември
Anonim

Колонни файлови формати (паркет, RCFile )

Най-новата популярност във файловите формати за Hadoop iscolumnar файлово съхранение. По принцип това означава, че вместо просто да съхранявате редове с данни, съседни един до друг, вие също съхранявате стойности на колони, съседни една до друга. Така наборите от данни са разделени както хоризонтално, така и вертикално.

Освен това, в какъв формат Hadoop обработва данни?

Има няколко Hadoop - специфичен файл формати които са специално създадени, за да работят добре с MapReduce. Тези Hadoop - специфичен файл формати базиран на файл данни структури като последователни файлове, сериализация формати като Авро и колонни формати като RCFile и Parquet.

Човек може също да попита какво е колонен файлов формат? Ред и Колонна Съхранение за Hive. ORC е a колонен съхранение формат използван в Hadoop за Hivetables. Той е ефективен файлов формат за съхранение на данни, в които записи съдържат много колони. Пример за това са Clickstream (уеб) данни за анализиране на активността и ефективността на уебсайта.

По същия начин се пита какво е файлов формат в Hadoop?

Основен файлови формати са: Текст формат , ключ-стойност формат , Последователност формат . Друго формати които се използват и са добре познати са: Avro, Parket, RC или Row-Columnar формат , ORC или оптимизиран RowColumnar формат.

Защо колонните файлови формати се използват в съхранението на данни?

ORC магазини ред данни в колонен формат . Този ред- колонен формат е високоефективен за компресия и съхранение . Той позволява паралелна обработка в клъстер и колонен формат позволява пропускане на ненужни колони за по-бърза обработка и декомпресия.

Препоръчано: