
2025 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2025-01-22 17:29
Formati di file a colonne (Parquet, RCFile )
L'ultima novità nei formati di file per l'archiviazione di file iscolumnar di Hadoop. Fondamentalmente ciò significa che invece di archiviare semplicemente righe di dati adiacenti l'una all'altra, vengono archiviati anche valori di colonna adiacenti l'uno all'altro. Quindi i set di dati sono partizionati sia orizzontalmente che verticalmente.
Oltre a questo, in quale formato Hadoop gestisce i dati?
Ce ne sono diversi Hadoop -file specifico formati che sono stati creati appositamente per funzionare bene con MapReduce. Queste Hadoop -file specifico formati include file-based dati strutture come file di sequenza, serializzazione formati come Avro, e colonnare formati come RCFile e Parquet.
Ci si potrebbe anche chiedere, qual è il formato di file colonnare? riga e colonnare Deposito Per Alveare. ORC è un colonnare Conservazione formato utilizzato in Hadoop per Hivetables. È un efficiente formato del file per memorizzare dati in cui i record contengono molte colonne. Un esempio sono i dati Clickstream (web) per analizzare l'attività e le prestazioni del sito web.
Allo stesso modo, viene chiesto, qual è il formato del file in Hadoop?
Di base formati di file sono: testo formato , Valore-chiave formato , Sequenza formato . Altro formati che vengono utilizzati e sono ben noti sono: Avro, Parquet, RC o Row-Columnar formato , ORC o Colonna Riga ottimizzata formato.
Perché i formati di file a colonne vengono utilizzati nel data warehousing?
Riga negozi ORC dati in formato colonnare . Questa riga- formato colonnare è altamente efficiente per compressionand Conservazione . Consente l'elaborazione parallela su un cluster e il formato colonnare consente di saltare le colonne non necessarie per un'elaborazione e una decompressione più rapide.
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Che cos'è l'archiviazione dei dati in SQL Server?

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