Az ork támogatja a séma evolúcióját?
Pontszám: 4,1/5 ( 65 szavazat )Az ORC vagy bármely más formátum támogatja a séma evolúcióját (új oszlopok hozzáadása) az oszlop hozzáadásával a séma végéhez. ... ORC mint séma olvasáskor: Az Avro-hoz hasonlóan az ORC is támogatja az olvasási sémát, az ORC adatfájlok pedig adatsémákat tartalmaznak, valamint adatstatisztikát.
A parketta támogatja a séma evolúcióját?
A sémaegyesítés, mint a protokollpuffer, az Avro és a Thrift, a Parquet is támogatja a séma evolúcióját . A felhasználók egy egyszerű sémával kezdhetnek, és szükség szerint fokozatosan további oszlopokat adhatnak a sémához. Ily módon a felhasználók több Parquet fájlhoz juthatnak, amelyek eltérő, de kölcsönösen kompatibilis sémákkal rendelkeznek.
Hogyan alakul a séma?
Mi az a Schema Evolution? A sémafejlődés egy olyan szolgáltatás, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyen módosítsák a tábla aktuális sémáját az idővel változó adatokhoz . Leggyakrabban hozzáfűzési vagy felülírási műveletek végrehajtásakor használják, hogy automatikusan hozzáigazítsák a sémát egy vagy több új oszlophoz.
Hogyan kezeli a séma evolúcióját a Hive-ban?
- Sémaváltás előtt:...
- #Szúrjon be néhány adatot. ...
- #Hozzon létre egy új HDFS-könyvtárat az új sémamódosított adatok tárolásához. ...
- #Hasonlóan hozzon létre egy új könyvtárat. ...
- #Sqoop the Firstime Load az alábbiak szerint.
Melyik a jobb az ORC vagy a parketta?
A PARQUET jobban képes beágyazott adatok tárolására . Az ORC jobban képes a Predicate Pushdown funkcióra. Az ORC támogatja az ACID tulajdonságokat. Az ORC tömörítés hatékonyabb.
Mi az a SCHEMA EVOLUTION? Mit jelent a SCHEMA EVOLUTION? SCHEMA EVOLUTION jelentése és magyarázata
Miért jobb a Parquet, mint az ORC?
Az ORC indexek csak csíkok és sorcsoportok kiválasztására szolgálnak, lekérdezések megválaszolására nem. Az AVRO egy sor alapú tárolási formátum, míg a PARQUET egy oszlop alapú tárolási formátum. A PARQUET sokkal jobb az analitikus lekérdezéshez, azaz az olvasás és a lekérdezés sokkal hatékonyabb, mint az írás .
Miért gyorsabb az ORC?
Mindannyian tudjuk, hogy a Parquet és az ORC egyaránt oszlopos fájltároló. Használjon bármilyen tömörítési algoritmust a hatalmas adatok tömörítéséhez, és nagyon kevesebb tárhelyet használjon. ... A Parquet, az ORC jól integrálható az összes Hadoop ökoszisztémával, és a hagyományos fájlrendszerekhez, például a json-, csv- és txt-fájlokhoz képest sokkal gyorsabban kinyeri az eredményeket .
Melyik a legjobb fájlformátum a Hive sémafejlesztéséhez?
Az ORC fájlok használata javítja a teljesítményt, amikor a Hive adatokat olvas, ír és dolgoz fel, összehasonlítva a Text, Sequence és Rc fájlokkal. Az RC és az ORC jobb teljesítményt mutat, mint a szöveges és sorozatfájlformátumok.
A Hive SQL megkülönbözteti a kis- és nagybetűket?
Nem. Hive nem érzékeny a kis- és nagybetűkre .
Mi a séma evolúciója az Avróban?
A sémafejlődés lehetővé teszi az új adatok írásához használt séma frissítését , miközben megőrzi a visszafelé kompatibilitást a régi adatok sémáival. Ezután összeolvashatja az egészet, mintha az összes adatnak egyetlen sémája lenne. Természetesen a kompatibilitás fenntartása érdekében pontos szabályok szabályozzák a megengedett változtatásokat.
Az Avro támogatja a séma evolúcióját?
Szerencsére a Thrift, a Protobuf és az Avro mind támogatják a séma evolúcióját : megváltoztathatja a sémát, a gyártók és a fogyasztók egyszerre használhatják a séma különböző verzióit, és mindez tovább működik.
Hogyan kezeli az Avro a séma evolúcióját?
Az Avro egyik legfontosabb jellemzője az idővel változó adatsémák erőteljes támogatása – a séma evolúciója. Az Avro kezeli a sémamódosításokat, például a hiányzó mezőket, a hozzáadott mezőket és a megváltozott mezőket ; ennek eredményeként a régi programok új adatokat, az újak pedig a régi adatokat tudnak olvasni.
Honnan tudhatom, hogy a sémám kompatibilis-e?
- Az ügyfélalkalmazásban.
- A Schema Registry REST API használatával.
- A Vezérlőközpont Séma szerkesztése funkciójának használata. Lásd: Sémák kezelése témákhoz.
Az Avro gyorsabb, mint a Parquet?
Az Avro gyors a visszakeresésben, a Parketta sokkal gyorsabb . A parketta hibrid módon tárolja az adatokat a lemezen. Vízszintes partíciót készít az adatokból, és minden partíciót oszlopos módon tárol.
A parkettareszelőnek van séma?
A parkettafájl egy hdfs-fájl, amelynek tartalmaznia kell a fájl metaadatait. Ez lehetővé teszi az oszlopok több fájlra való felosztását, valamint azt, hogy egyetlen metaadatfájl több parkettafájlra hivatkozzon. A metaadatok tartalmazzák a fájlban tárolt adatok sémáját .
A parkettának van séma?
A parketta kihasználja a tömörített, oszlopos adatábrázolás előnyeit a HDFS-en. Egy Parquet fájlban a metaadatok (Parquet séma definíció) az adatok után írt adatszerkezeti információkat tartalmaznak, hogy lehetővé tegyék az egyszeri lépéses írást.
A Pyspark kis- és nagybetűérzékeny?
Bár maga a Spark SQL nem érzékeny a kis- és nagybetűkre, a Hive- kompatibilis fájlformátumok, például a Parquet igen. A Spark SQL-nek kis- és nagybetűket megőrző sémát kell használnia, amikor a kis- és nagybetűket megkülönböztető mezőneveket tartalmazó fájlokkal támogatott táblák lekérdezésekor előfordulhat, hogy a lekérdezések nem adnak pontos eredményeket.
Milyen billentyűk korlátozásai lehetnek a Hive-nak?
A Hive jelenleg lehetővé teszi a felhasználók számára a következő megszorítások deklarálását: PRIMARY KEY . IDEGEN KULCS . EGYEDI .
A spark SQL oszlop érzékeny a kis- és nagybetűkre?
2.4 óta, amikor szikra. sql. A caseSensitive értéke false , a Spark a kis- és nagybetűket nem érző oszlopnevek feloldását végzi el a Hive metastore séma és a Parquet séma között, így még az oszlopnevek is különböző kis- és nagybetűkben vannak, a Spark pedig a megfelelő oszlopértékeket adja vissza.
A CSV-fájlok feloszthatók?
* A CSV felosztható, ha nyers, tömörítetlen fájlról van szó, vagy olyan felosztható tömörítési formátumot használ, mint a BZIP2 vagy LZO (megjegyzés: az LZO-t indexelni kell, hogy felosztható legyen!) ... Olyan esetekben, amikor teljes adatsorokon kell dolgozni, olyan formátumot kell használni, mint a CSV, JSON vagy akár AVRO.
Mi az Avro és az ORC?
A legnagyobb különbség az ORC, az Avro és a Parquet között az adatok tárolásának módja. A Parquet és az ORC egyaránt oszlopokban tárolja az adatokat, míg az Avro soralapú formátumban tárolja az adatokat . ... Míg az oszloporientált üzletek, mint például a Parquet és az ORC, bizonyos esetekben kiválóak, más esetekben egy soralapú tárolási mechanizmus, például az Avro lehet a jobb választás.
Az ORC fájl tömörítve van?
Az ORC fájlformátum a következő előnyöket nyújtja: Hatékony tömörítés : Oszlopokként tárolva és tömörítve, ami kisebb lemezolvasási igényekhez vezet. Az oszlopos formátum a Tez vektorizálásának optimalizálásához is ideális.
Miért jó az ORC a Hive számára?
Az Optimized Row Columnar (ORC) fájlformátum rendkívül hatékony módot biztosít a Hive-adatok tárolására. Úgy tervezték, hogy leküzdje a többi Hive fájlformátum korlátait. Az ORC-fájlok használata javítja a teljesítményt, amikor a Hive adatokat olvas, ír és dolgoz fel.
Az ORC oszlopos?
Az ORC egy oszlopos tárolási formátum, amelyet a Hadoop a Hive-táblákhoz használ. Ez egy hatékony fájlformátum az adatok tárolására, amelyben a rekordok sok oszlopot tartalmaznak.
A Spark támogatja az ORC-t?
A Spark ORC-támogatása kihasználja a Spark 1.4-es verziójában (SPARK-5180) található adatforrás API legújabb fejlesztéseit . ... Mivel az ORC az Apache Hive által támogatott elsődleges fájlformátumok egyike, a Spark SQL és DataFrame API-it használók mostantól gyorsan hozzáférhetnek a Hive-táblázatokban található ORC-adatokhoz.