Hvilket filformat af Hadoop tillader kolonneformat datalagring?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45

Søjlefilformater (parket, RCF-fil )

Den seneste hotness i filformater til Hadoop iscolumnar fillagring. Grundlæggende betyder dette, at i stedet for blot at gemme rækker af data ved siden af hinanden, gemmer du også kolonneværdier ved siden af hinanden. Så datasæt er opdelt både horisontalt og lodret.

Udover dette, i hvilket format håndterer Hadoop data?

Der er flere Hadoop -specifik fil formater der er specielt skabt til at fungere godt med MapReduce. Disse Hadoop -specifik fil formater includefil-baseret data strukturer såsom sekvensfiler, serialisering formater som Avro og søjleformet formater såsom RCFile og Parket.

Man kan også spørge, hvad er søjleformet filformat? Række og Søjleformet Opbevaring til Hive. ORC er en søjleformet opbevaring format brugt i Hadoop til Hivetables. Det er en effektiv filformat til lagring af data, hvori poster indeholder mange kolonner. Et eksempel er Clickstream (web)data til at analysere hjemmesidens aktivitet og ydeevne.

På samme måde bliver det spurgt, hvad er filformat i Hadoop?

Grundlæggende filformater er: Tekst format , Nøgleværdi format , Sekvens format . Andet formater som bruges og er velkendte er: Avro, Parket, RC eller Row-Columnar format , ORC eller Optimized RowColumnar format.

Hvorfor bruges søjleformede filformater i data warehousing?

ORC butikker række data i søjleformet format . Denne række- søjleformet format er yderst effektiv til kompression og opbevaring . Det giver mulighed for parallel behandling på tværs af acluster, og søjleformet format giver mulighed for at springe over unødvendige kolonner for hurtigere behandling og dekompression.