以下表中,哪些一般不会用于计算场景( ) 2分 ORC TEXT Holodesk CSV
时间: 2024-04-10 07:30:50 浏览: 71
在计算场景中,一般不会使用以下表格格式:
- TEXT:这是一种简单的文本格式,不适合在计算过程中进行高效的数据操作和查询。
- CSV:这是一种逗号分隔值格式,它也是一种文本格式,不适合在计算过程中进行高效的数据操作和查询。
- Holodesk:根据我的了解,Holodesk 不是常见的表格格式,可能是指某个特定的表格工具或平台。由于题目中没有提供足够的信息,不能确定它是否适合用于计算场景。
- ORC:ORC(Optimized Row Columnar)是一种优化的列存储格式,适用于计算场景下的大规模数据处理和查询。
所以,正确的选项是:
- TEXT
- CSV
相关问题
在简单条件的高并发查询场景中,使用 TORC Text Hyperbase ORC哪张表最为合适
在简单条件的高并发查询场景中,使用TORC(Text ORC)表最为合适。
TORC是一种混合存储格式,结合了文本(Text)和ORC(Optimized Row Columnar)的特点。它将数据以ORC格式进行存储,同时保留了文本格式的查询能力,因此在高并发查询场景中具有较好的性能和灵活性。
在简单条件的高并发查询场景中,TORC表的优势主要体现在以下几个方面:
1. 查询性能:ORC是一种高效的列式存储格式,能够提供较快的查询性能。而TORC表在保留ORC的优势的同时,还能够支持文本查询,因此可以满足快速查询的需求。
2. 灵活性:TORC表可以同时支持列式存储和文本查询,这使得它在查询条件比较简单的情况下更为灵活。如果你有一些简单的查询需求,可以直接使用文本查询,而无需在转换为列式存储格式后再进行查询。
3. 综合选择:虽然TORC表在高并发查询场景中较为合适,但也需要根据具体情况进行综合选择。如果你对查询性能有更高要求,且简单条件的查询较为频繁,那么TORC表是一个不错的选择。但如果查询条件复杂或数据量较大,可能还需要考虑其他因素,如索引的使用、分区策略等。
需要根据实际情况和需求来评估选择最合适的表格格式,综合考虑性能、灵活性和查询需求等因素。
sqoop抽取其他表数据到hive orc表会经过哪些格式
当使用Sqoop抽取其他数据源(如关系型数据库)的数据到Hive ORC表时,实际上是经过了一系列的转换格式。具体的转换格式如下:
1. 数据源格式(如关系型数据库中的表):关系型数据库中的表数据是以行格式存储的。
2. MapReduce格式:Sqoop会使用MapReduce作业来抽取数据,并将数据转换为MapReduce格式。MapReduce数据格式是一种键值对格式,其中键表示数据的位置(行列号),值表示数据的实际值。
3. 文本格式:在MapReduce作业中,Sqoop会将MapReduce格式的数据转换为文本格式,并将其保存在HDFS(Hadoop分布式文件系统)上。
4. ORC格式:在将数据插入到Hive ORC表中时,Hive会将文本格式的数据转换为ORC格式,并将其保存在HDFS上。ORC格式是一种优化的列式存储格式,可以提高查询性能和降低存储空间占用。
需要注意的是,Sqoop抽取数据的速度和数据量大小都会影响转换格式的时间。如果数据量很大,转换格式的时间可能会很长,因此需要进行适当的调优以提高Sqoop抽取数据的效率。