Qual formato de arquivo do Hadoop permite o formato de armazenamento de dados em colunas?
Qual formato de arquivo do Hadoop permite o formato de armazenamento de dados em colunas?

Vídeo: Qual formato de arquivo do Hadoop permite o formato de armazenamento de dados em colunas?

Vídeo: Qual formato de arquivo do Hadoop permite o formato de armazenamento de dados em colunas?
Vídeo: 3º parte - Big Data Ecosistema Hadoop e Spark 2024, Novembro
Anonim

Formatos de arquivo colunar (Parquet, RCFile )

O que há de mais recente em formatos de arquivo para armazenamento de arquivos Hadoop iscolumnar. Basicamente, isso significa que, em vez de apenas armazenar linhas de dados adjacentes umas às outras, você também armazena valores de coluna adjacentes uns aos outros. Portanto, os conjuntos de dados são particionados horizontalmente e verticalmente.

Além disso, em que formato o Hadoop trata os dados?

Existem vários Hadoop - arquivo específico formatos que foram criados especificamente para funcionar bem com o MapReduce. Esses Hadoop - arquivo específico formatos baseado em arquivo de inclusão dados estruturas como arquivos de sequência, serialização formatos como Avro e colunar formatos como RCFile e Parquet.

Também se pode perguntar: o que é formato de arquivo colunar? Linha e Colunar Armazenamento para colmeia. ORC é um colunar armazenar formato usado no Hadoop para Hivetables. É um eficiente formato de arquivo para armazenar dados em que os registros contêm muitas colunas. Um exemplo são os dados de Clickstream (web) para analisar a atividade e o desempenho do site.

Da mesma forma, é perguntado qual é o formato de arquivo no Hadoop?

Básico formatos de arquivo são: Texto formato , Valor chave formato , Seqüência formato . De outros formatos que são usados e são bem conhecidos são: Avro, Parquet, RC ou Row-Columnar formato , ORC ou RowColumnar otimizado formato.

Por que os formatos de arquivo em colunas são usados no armazenamento de dados?

ORC armazena linha dados no formato colunar . Esta linha- formato colunar é altamente eficiente para compressão e armazenar . Ele permite o processamento paralelo em um cluster, e o formato colunar permite pular colunas desnecessárias para processamento e descompressão mais rápidos.

Recomendado: