今天给各位分享hive存储的文件格式的知识，其中也会对hive常见存储格式进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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hive使用parquet及压缩数据大小前后对比
hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用。
第二步：再次将uiappid条数大于1亿的数据插入表中。因为大于1亿条的uiappid比较少，可以为每个mapper遇到的分区创建一个文件写入器（file writer）。
在仅仅使用hive的时候，如果想把txt文件里面的数据保存到parquet表里面的话，可以使用建立临时表的方法，这个方法也是比较好操作的。
Parquet，列式存储的明星，专为数据分析设计，通过压缩列数据，支持复杂类型，是Impala和Hive的首选。ORC，Hive的专属列存格式，支持ZLIB和SNAPPY压缩，对数据仓库的读取优化表现出 。
Hive日志默认存储在什么位置
1、默认存储与 /tmp/{user.name}目录下。
2、hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
3、Hive支持在建表的时候指定，通过Location去指定，该路径必须是HDFS上的。
4、Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。
Hive中存放是什么?
1、第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。
2、hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
3、Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。
hive和mysql的区别
1、全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。
2、Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。
3、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。
4、即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。
5、由于mysql定义表结构的时候会定义字段长度值，当hive中数据的int、double、String长度大于mysql表定义的长度会出现mysql字段定义的数据长度太多而出现异常。 int、double空数据异常。
关于hive存储的文件格式和hive常见存储格式的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
