Exemple de parquet

Il est particulièrement bon pour les requêtes qui lisent des colonnes particulières à partir d`une table «large» (avec de nombreuses colonnes) car seules les colonnes nécessaires sont lues et IO est minimisé. Nous n`avons pas besoin d`utiliser une chaîne pour spécifier l`origine du fichier. Nous espérons que ce blog vous a aidé à implémenter le format de fichier parquet à l`aide de Hive. Dans Impala 2. Ces anciens fichiers de données Impala requièrent une instruction ALTER TABLE unique pour mettre à jour les métadonnées du nom de classe SerDes avant qu`ils puissent être utilisés avec Hive. Dans ce cas, l`utilisation d`une table avec un milliard de lignes, une requête qui évalue toutes les valeurs d`une colonne particulière s`exécute plus rapidement sans compression qu`avec la compression Snappy, et plus rapide avec la compression Snappy qu`avec la compression gzip. En particulier, pour les travaux MapReduce, parquet. On s`attend à ce que les lecteurs lisent d`abord les métadonnées de fichier pour trouver tous les segments de colonne qui les intéressent. Fonctionnalité de filtrage du runtime, disponible dans CDH 5. Bien que l`ALTER TABLE réussisse, toute tentative d`interroger ces colonnes entraîne des erreurs de conversion.

Vous ne pouvez pas modifier une colonne TINYINT, SMALLINT ou INT en BIGINT, ou dans l`autre sens. En général, un objet de fichier python aura les pires performances de lecture, tandis qu`un chemin d`accès au fichier de chaîne ou une instance de NativeFile (en particulier les cartes mémoire) exécutera le meilleur. Le format par défaut, 1. Voici quelques exemples montrant des différences dans les tailles de données et les vitesses de requête pour 1 milliard lignes de données synthétiques, compressées avec chaque type de codec. Il n`a pas besoin de contenir réellement les données. Les instructions INSERT d`Impala écrivent des fichiers de données de parquet à l`aide d`une taille de bloc HDFS qui correspond à la taille du fichier de données, afin de s`assurer que chaque fichier de données est représenté par un seul bloc HDFS et que le fichier entier peut être traité sur un seul nœud sans nécessiter de lectures distantes. Si les métadonnées de fichier sont endommagées, le fichier est perdu. Maintenant que le support de parquet est disponible pour Hive dans CDH 4. Ces annotations définissent comment décoder et interpréter davantage les données.

La commande convertit les chaînes de date, d`heure et de quantité en types SQL DATE, TIME et DOUBLE. Il ne s`applique pas aux colonnes de type de données booléen, qui sont déjà très courtes. Pour les types complexes (ARRAY, MAP et STRUCT) disponibles dans CDH 5. Les métadonnées de fichier contiennent les emplacements de tous les emplacements de début de métadonnées de colonne. Par exemple, si vos requêtes S3 accèdent principalement aux fichiers parquet écrits par MapReduce ou Hive, augmentez FS. Table Impala qui utilise le format de fichier approprié. Une fois que les valeurs de données sont encodées sous une forme compacte, les données encodées peuvent éventuellement être compressées à l`aide d`un algorithme de compression. Objets de table, respectivement. Comme les données augmentent le coût pour le traitement et le stockage augmente.

Impala s`applique automatiquement aux groupes de valeurs de données de parquet, en plus de toute compression Snappy ou GZip appliquée à l`ensemble des fichiers de données. Cela permet de désactiver les totaux de contrôle au niveau du fichier HDFS, afin de mieux prendre en charge les recherches sur une seule ligne.

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