Welches Dateiformat von Hadoop ermöglicht ein spaltenförmiges Datenspeicherformat?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42

Spaltenförmige Dateiformate (Parkett, RCDatei )

Der neueste Trend bei Dateiformaten für Hadoop ist die spaltenförmige Dateispeicherung. Im Grunde bedeutet dies, dass Sie nicht nur Datenzeilen nebeneinander speichern, sondern auch Spaltenwerte nebeneinander speichern. Datensätze werden also sowohl horizontal als auch vertikal partitioniert.

Abgesehen davon, in welchem Format verarbeitet Hadoop Daten?

Es gibt einige Hadoop -spezifische Datei Formate die speziell entwickelt wurden, um gut mit MapReduce zu funktionieren. Diese Hadoop -spezifische Datei Formate includefile-basiert Daten Strukturen wie Sequenzdateien, Serialisierung Formate wie Avro und säulenförmig Formate wie RCFile und Parkett.

Man kann sich auch fragen, was ist ein spaltenförmiges Dateiformat? Reihe und Säulenförmig Speicher für Bienenstock. ORC ist ein säulenförmig Lagerung Format in Hadoop für Hivetables verwendet. Es ist ein effizientes Datei Format zum Speichern von Daten, in denen Datensätze viele Spalten enthalten. Ein Beispiel sind Clickstream-(Web-)Daten zur Analyse der Website-Aktivität und -Leistung.

Ebenso wird gefragt, was ist das Dateiformat in Hadoop?

Basic Dateiformate sind: Text Format , Schlüsselwert Format , Reihenfolge Format . Sonstiges Formate verwendet und bekannt sind: Avro, Parquet, RC oder Row-Columnar Format , ORC oder Optimized RowColumnar Format.

Warum werden im Data Warehousing spaltenförmige Dateiformate verwendet?

ORC speichert Zeile Daten in Spaltenformat . Diese Reihe- Spaltenformat ist hocheffizient für die Kompression und Lagerung . Es ermöglicht die parallele Verarbeitung im Cluster, und die Spaltenformat ermöglicht das Überspringen nicht benötigter Spalten für eine schnellere Verarbeitung und Dekompression.