¿Qué formato de archivo de Hadoop permite el formato de almacenamiento de datos en columnas?
¿Qué formato de archivo de Hadoop permite el formato de almacenamiento de datos en columnas?

Video: ¿Qué formato de archivo de Hadoop permite el formato de almacenamiento de datos en columnas?

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Anonim

Formatos de archivos en columnas (Parquet, RCFile )

La última novedad en formatos de archivo para Hadoop es el almacenamiento de archivos en columna. Básicamente, esto significa que en lugar de simplemente almacenar filas de datos adyacentes entre sí, también almacena valores de columna adyacentes entre sí. Por tanto, los conjuntos de datos se dividen tanto horizontal como verticalmente.

Además de esto, ¿en qué formato maneja Hadoop los datos?

Hay varios Hadoop -archivo específico formatos que fueron creados específicamente para funcionar bien con MapReduce. Estas Hadoop -archivo específico formatos includefile-based datos estructuras como archivos de secuencia, serialización formatos como Avro, y columnar formatos como RCFile y Parquet.

También se puede preguntar, ¿qué es el formato de archivo en columnas? Fila y De columna Almacenamiento para Hive. ORC es un de columna almacenamiento formato utilizado en Hadoop para Hivetables. Es un eficiente formato de archivo para almacenar datos en los que los registros contienen muchas columnas. Un ejemplo son los datos de Clickstream (web) para analizar la actividad y el rendimiento del sitio web.

De manera similar, se pregunta, ¿qué es el formato de archivo en Hadoop?

Básico formatos de archivo son: Texto formato , Valor clave formato , Secuencia formato . Otro formatos que se utilizan y son bien conocidos son: Avro, Parquet, RC o Row-Columnar formato , ORC o RowColumnar optimizado formato.

¿Por qué se utilizan los formatos de archivo en columnas en el almacenamiento de datos?

Fila de tiendas ORC datos en formato columnar . Esta fila- formato columnar es altamente eficiente para la compresión y almacenamiento . Permite el procesamiento paralelo a través de un clúster, y el formato columnar permite omitir columnas innecesarias para un procesamiento y descompresión más rápidos.

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