Was ist Schema -Evolution? Die Schema -Evolution ist eine Funktion, mit der Benutzer das aktuelle Schema einer Tabelle einfach ändern können, um Daten aufzunehmen, die sich im Laufe der Zeit ändern. Am häufigsten wird es verwendet, wenn ein Anhang- oder Überschreibvorgang durchgeführt wird, um das Schema automatisch an eine oder mehrere neue Spalten anzupassen.
Wie gehen Sie mit der Schemaentwicklung in Hive mit?
umSo behandeln Sie Schemaänderungen/Evolutes in Hive -ORC -Tabellen wie Spaltendeletionen bei Quelle DB.
- Bevor das Schema ändert: …
- #Insert einige Daten darin. …
- #create ein neues HDFS -Verzeichnis zum Speichern neuer Schema geänderter Daten. …
- #Imilary erstellen Sie ein neues Verzeichnis. …
- #SQOOP Die erste Last des ersten Anlagens wie unten.
Was ist besser Ork oder Parquet?
Parquet ist in der Lage, verschachtelte Daten zu speichern. ORC ist eher in der Lage, Pushdown zu prädikat. ORC unterstützt Säureeigenschaften. ORC ist komprimierter effizienter.
Warum ist Parquet besser als Ork?
ORC -Indizes werden nur für die Auswahl von Streifen und Zeilengruppen und nicht für die Beantwortung von Abfragen verwendet. AVRO ist ein zeilenbasiertes Speicherformat, während Parquet ein spaltenbasiertes Speicherformat ist. Parquet ist viel besser für die analytische Abfrage, d. H. Lesen und Abfragen sind viel effizienter als das Schreiben .
Warum ORC schneller ist?
Wir alle wissen, dass Parquet und Ork beide Spaltendateispeicher sind. Verwenden Sie alle Komprimierungsalgorithmen, um riesige Daten zu komprimieren und mit sehr geringem Platz zu speichern. … Parquet, ORC ist gut in alle Hadoop -Ökosysteme integriert und ist im Vergleich zu herkömmlichen Dateisystemen wie JSON, CSV, TXT -Dateien.
Welches Dateiformat für die Schemaentwicklung in Hive?
ist
Verwenden von orc -Dateien Verbessert die Leistung, wenn Hive -Daten im Vergleich zu Text, Sequenz und RC im Vergleich zu Text gelesen, geschrieben und verarbeitet werden. RC und ORC zeigt eine bessere Leistung als Text- und Sequenzdateiformate.
Ist Hive SQL Case empfindlich?
Nr. Hive ist unempfindlich .
Was ist Schemaentwicklung in Avro?
Mit
Schema Evolution können Sie das Schema zum Schreiben neuer Daten aktualisieren und gleichzeitig die Kompatibilität rückwärts mit den Schema (n) Ihrer alten Daten beibehalten. Dann können Sie alles zusammen lesen, als ob alle Daten ein Schema haben. Natürlich gibt es genaue Regeln für die zulässigen Änderungen, um die Kompatibilität aufrechtzuerhalten.
unterstützt AVRO -Unterstützungsschema -Evolution?
Zum Glück Sparsamkeit, Protobuf und Avro alle Support -Schema -Evolution : Sie können das Schema ändern, Sie können Produzenten und Verbraucher mit unterschiedlichen Versionen des Schemas gleichzeitig haben und alles funktioniert weiter .
Wie kann Avro -Handelschema -Evolution?
Ein wichtiges Merkmal von AVRO ist eine robuste Unterstützung für Datenschemata, die sich im Laufe der Zeit ändern – Schemaentwicklung. AVRO -Handles Schemaänderungen wie fehlende Felder, hinzugefügte Felder und geänderte Felder ; Infolgedessen können alte Programme neue Daten lesen und neue Programme können alte Daten lesen.
Woher weiß ich, ob mein Schema kompatibel ist?
Um die Kompatibilität eines bestimmten Schemas zu validieren, können Sie es auf zwei Möglichkeiten testen: Verwenden des Schema -Registrierungs -Maven -Plugins.
…
Verwenden der Kompatibilität Typen
- In Ihrer Client -Anwendung.
- Verwenden der Schemaregistrierung Restapi.
- Verwenden der Funktion “Control Center Edit Schema”. Siehe Managementschemata für Themen.
Ist Avro schneller als Parquet?
avro ist schnell im Abrufen, Parquet ist viel schneller . Parquet speichert Daten auf der Festplatte hybride. Es führt eine horizontale Partition der Daten durch und speichert jede Partition auf säulenförmige Weise.
Hat Parquet -Datei Schema?
Parquet -Datei ist eine HDFS -Datei, die die Metadaten für die Datei enthalten muss. Dies ermöglicht die Aufteilung der Spalten in mehrere Dateien sowie eine einzelne Metadatendatei -Referenz mehrere Parkettdateien. Die Metadaten enthält das Schema für die in der Datei gespeicherten Daten .
Hat Parquet Schema?
Parquet nutzt die komprimierte Spaltendatendarstellung auf HDFs. In einer Parkettdatei enthält die Metadaten (Parquetschema -Definition) Datenstrukturinformationen nach den Daten, um das Schreiben von Einzelpassungen zu ermöglichen.
Ist PySpark -Fall empfindlich?
Obwohl Spark SQL selbst keine Fallempfindlichkeit ist, sind HIVE-kompatible Dateiformate wie das Parquet. Spark SQL muss ein Schema für das Fall vor Ort verwenden, wenn eine Tabelle abgefragt wird, die durch Dateien, die Fall-sensitive Feldnamen oder Abfragen enthalten, möglicherweise nicht genaue Ergebnisse zurückgeben.
Welche Art von Tasten Einschränkungen kann haben?
Hive ermöglicht es den Benutzern, die folgenden Einschränkungen zu deklarieren: Primärschlüssel . Fremdschlüssel . einzigartig .
Ist Spark SQL Column Case empfindlich?
Seit 2.4, wenn Funke. sql. CaseSensitive ist auf false eingestellt, Spark macht Fall unempfindlicher Spaltenname Auflösung zwischen dem Hive -Metastore -Schema und dem Parquetschema, sodass auch die Spaltennamen in verschiedenen Buchstabenfällen entsprechend die entsprechenden Spaltenwerte zurückgibt.
Sind CSV -Dateien spleitbar?
* CSV ist splittierbar, wenn es sich um eine rohe, unkomprimierte Datei oder ein splittierbares Komprimierungsformat wie BZIP2 oder LZO handelt (Hinweis: LZO muss indexiert werden, um splittierbar zu sein!) … Anwendungsfälle, die erforderlich sind, die auf ganzen Datenzeilen arbeiten müssen, sollte ein Format wie CSV, JSON oder sogar AVRO verwendet werden.
Was ist Avro und Orc?
Der größte Unterschied zwischen ORC, AVRO und Parquet ist, wie die Daten speichern. Parquet und ORC speichern beide Daten in Spalten, während AVRO Daten in einem zeilenbasierten Format speichert. … Während spaltenorientierte Geschäfte wie Parquet und ORC in einigen Fällen in einigen Fällen auszeichnen, ist ein zeilenbasierter Speichermechanismus wie AVRO möglicherweise die bessere Wahl.
Ist ORC -Datei komprimiert?
Das ORC -Dateiformat bietet die folgenden Vorteile: Effiziente Komprimierung : als Spalten gespeichert und komprimiert, was zu kleineren Festplattenlesungen führt. Das Säulenformat ist auch ideal für Vektorisierungsoptimierungen in Tez.
Warum ORC gut für Bienenstock ist?
Das Dateiformat für optimierte Zeilenspalten (ORC) bietet eine hocheffiziente Möglichkeit zum Speichern von Hive -Daten. Es wurde entwickelt, um Einschränkungen der anderen Hive -Dateiformate zu überwinden. Verwenden von ORC -Dateien Verbessert die Leistung beim Lesen, Schreiben von und verarbeitungsdaten.
Ist ORC ein Spalte?
orc ist ein in Hadoop für Hive -Tabellen verwendetes Säulenformat. Es ist ein effizientes Dateiformat zum Speichern von Daten, in denen Datensätze viele Spalten enthalten.
unterstützt Spark Orc?
Sparks orc-Unterstützung nutzt die jüngsten Verbesserungen für die in Spark 1.4 (Spark-5180) enthaltene Datenquellen-API. … Da ORC eines der primären Dateiformate ist, die in Apache Hive unterstützt werden, haben Benutzer von SQL und DataFrame -APIs von Spark jetzt einen schnellen Zugriff auf ORC -Daten, die in Hive -Tabellen enthalten sind.