Vilket filformat av Hadoop tillåter kolumnär datalagringsformat?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

Kolumnfilformat (Parquet, RCF-fil )

Den senaste hotness i filformat för Hadoop iscolumnar fillagring. I grund och botten betyder detta att istället för att bara lagra rader med data intill varandra, lagrar du också kolumnvärden intill varandra. Datauppsättningar är alltså uppdelade både horisontellt och vertikalt.

Förutom detta, i vilket format hanterar Hadoop data?

Det finns flera Hadoop -specifik fil format som skapades speciellt för att fungera bra med MapReduce. Dessa Hadoop -specifik fil format includefil-baserad data strukturer som sekvensfiler, serialisering format som Avro, och kolumnartad format såsom RCFile och Parkett.

Man kan också fråga sig vad är kolumnärt filformat? Rad och Pelar Förvaring för Hive. ORC är en pelar - lagring formatera används i Hadoop för Hivetables. Det är en effektiv filformat för att lagra data i vilka poster innehåller många kolumner. Ett exempel är Clickstream (webb)data för att analysera webbplatsaktivitet och prestanda.

På samma sätt frågas det, vad är filformat i Hadoop?

Grundläggande filformat är: Text formatera , Nyckelvärde formatera , Sekvens formatera . Övrig format som används och är välkända är: Avro, Parkett, RC eller Row-Columnar formatera , ORC eller Optimized RowColumnar formatera.

Varför används kolumnära filformat i datalagring?

ORC butiker rad data i kolumnformat . Denna rad- kolumnformat är mycket effektiv för kompression och lagring . Det möjliggör parallell bearbetning över akluster och kolumnformat gör det möjligt att hoppa över onödiga kolumner för snabbare bearbetning och dekompression.