MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    hadoop存储textfile 更多内容
  • Hive支持ZSTD压缩格式

    ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC,RCFile,TextFile,JsonFile,Parquet,Squence, CS V。

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  • 快速使用Hadoop

    org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如,选择hadoop-x.x.x版本,下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”,解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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  • 新建Hadoop集群配置

    新建Hadoop集群配置 集群配置管理支持新建、编辑或删除Hadoop集群配置。 Hadoop集群配置主要用于新建Hadoop类型连接时,能够简化复杂的连接参数配置,如图1所示。 图1 使用集群配置前后对比 CDM 支持的Hadoop类型连接主要包括以下几类: MRS 集群:MRS HDFS,MRS

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFile、JsonFile、Parquet、Squence和CSV。

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  • 配置Hive列加密功能

    加密只支持存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的表。Hive列加密不支持视图以及Hive over HBase场景。 Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种,在建表时指定: AES(对应加密类名称为:org.apache.hadoop.hive

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的 数据仓库 框架,提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • Hadoop对接OBS

    生成。 将hadoop-huaweicloud-x.x.x-hw-y.jar拷贝到/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/tools/lib和/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/common/lib目录下。 hadoop-huaweicloud-x

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  • 快速使用Hadoop

    org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如,选择hadoop-x.x.x版本,下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”,解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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  • 配置Hive列加密功能

    只支持对存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的Hive表进行列加密,不支持视图以及Hive over HBase场景。 Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种,在建表时指定: AES:对应加密类名称为“org.apache.hadoop.hive

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  • 新建Hadoop集群配置

    新建Hadoop集群配置 集群配置管理支持新建、编辑或删除Hadoop集群配置。 Hadoop集群配置主要用于新建Hadoop类型连接时,能够简化复杂的连接参数配置,如图1所示。 图1 使用集群配置前后对比 CDM支持的Hadoop类型连接主要包括以下几类: MRS集群:MRS HDFS,MRS

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • Spark SQL join优化

    至少有一个表不是空表; 表不能是“external table”; 表的储存方式需为textfile(默认是textfile文件格式),如 create table A( name string ) stored as textfile; 或: create table A( name string

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  • 创建Hive表

    compress'='SNAPPY'); 当前Hive使用OBS存储时,同一张表中,不支持分区和表存储位置处于不同的桶中。 例如:创建分区表指定存储位置为OBS桶1下的文件夹,此时修改表分区存储位置的操作将不会生效,在实际插入数据时以表存储位置为准。 创建分区表并指定表存储路径。 create table table_name(id

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  • 使用Hive语法创建OBS表

    列字段描述。仅支持字符串常量。 row_format 是 行数据格式。row_format功能只支持textfile类型的表。 file_format 是 OBS表存储格式,支持TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET table_comment

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  • 创建Hive表

    terminated by ',' MAP KEYS TERMINATED BY '&' -- 指定表的存储格式为TEXTFILE. STORED AS TEXTFILE; -- 使用CREATE Like创建表. CREATE TABLE employees_like

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  • 创建Hive表

    terminated by ',' MAP KEYS TERMINATED BY '&' -- 指定表的存储格式为TEXTFILE. STORED AS TEXTFILE; -- 使用CREATE Like创建表. CREATE TABLE employees_like

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • TEXTFILE类型文件使用ARC4压缩时查询结果乱码

    TEXTFILE类型文件使用ARC4压缩时查询结果乱码 问题现象 Hive查询结果表做压缩存储(ARC4),对结果表做select * 查询时返回结果为乱码。 可能原因 Hive默认压缩格式不是ARC4格式或者未开启输出压缩。 解决方案 在select结果乱码时,在beeline中进行如下设置。

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  • 手工搭建Hadoop环境(Linux)

    JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.8" >> /opt/hadoop-2.10.x/etc/hadoop/hadoop-env.sh 验证安装。 hadoop version 回显信息如下所示表示Hadoop安装成功。 Hadoop 2.10.x Subversion https://github

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  • 配置Hive目的端参数

    “自动创建”设置为“不自动创建”时,无该此参数。 表路径。 - 存储格式 “自动创建”设置为“不自动创建”时,无该此参数。 选择存储格式。 行式存储格式:TEXTFILE。 列式存储格式:ORC、RCFILE、PARQUET。 TEXTFILE使用明文存储,当数据存在特殊字符的场景下可能会导致数据写

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