Format fail Hadoop yang manakah membenarkan format storan data kolumnar?
Format fail Hadoop yang manakah membenarkan format storan data kolumnar?

Video: Format fail Hadoop yang manakah membenarkan format storan data kolumnar?

Video: Format fail Hadoop yang manakah membenarkan format storan data kolumnar?
Video: Сценарии Pyspark 3: как пропустить первые несколько строк из файла данных в pyspark 2024, November
Anonim

Format Fail Lajur (Parket, RCFile )

Kehangatan terkini dalam format fail untuk storan fail Hadoop iscolumnar. Pada asasnya ini bermakna bahawa daripada hanya menyimpan baris data bersebelahan antara satu sama lain anda juga menyimpan nilai lajur bersebelahan antara satu sama lain. Jadi set data dibahagikan secara mendatar dan menegak.

Selain itu, dalam format apakah Hadoop mengendalikan data?

Terdapat beberapa Hadoop -fail khusus format yang dicipta khusus untuk berfungsi dengan baik denganMapReduce. Ini Hadoop -fail khusus format termasuk berasaskan fail data struktur seperti fail jujukan, bersiri format seperti Avro, dan kolumnar format seperti RCFile dan Parket.

Seseorang juga mungkin bertanya, apakah format fail kolumnar? Baris dan Kolumnar Penyimpanan Untuk Hive. ORC ialah a kolumnar penyimpanan format digunakan dalam Hadoop untuk Hivetables. Ia adalah cekap format fail untuk menyimpan data di mana rekod mengandungi banyak lajur. Contohnya ialah data Clickstream (web) untuk menganalisis aktiviti dan prestasi tapak web.

Begitu juga, ditanya, apakah format fail dalam Hadoop?

asas format fail ialah: Teks format , Nilai-Kunci format , Urutan format . Lain-lain format yang digunakan dan terkenal ialah: Avro, Parket, RC atau Row-Columnar format , ORC atau Optimized RowColumnar format.

Mengapakah format fail kolumnar digunakan dalam pergudangan data?

ORC menyimpan baris data dalam format kolumnar . Barisan ini- format kolumnar adalah sangat cekap untuk pemampatan dan penyimpanan . Ia membolehkan pemprosesan selari merentas acluster, dan format kolumnar membolehkan melangkau lajur yang tidak diperlukan untuk pemprosesan dan penyahmampatan yang lebih pantas.

Disyorkan: