hive建表设置压缩读取时压缩格式

时间: 2023-10-18 22:03:26 浏览: 105
在 Hive 中创建表并设置压缩读取时,可以通过以下两种方式设置压缩格式: 1. 在创建表时,使用 `STORED AS` 子句指定压缩格式,例如: ```sql CREATE TABLE my_table ( col1 STRING, col2 INT ) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY'); ``` 在上面的示例中,`STORED AS ORC` 指定了使用 ORC 格式存储表数据,`TBLPROPERTIES` 子句中的 `orc.compress` 属性指定了使用 Snappy 压缩格式。 2. 在已有的表上,通过 `ALTER TABLE` 命令修改表属性来设置压缩格式,例如: ```sql ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB'); ``` 在上面的示例中,`SET TBLPROPERTIES` 子句中的 `orc.compress` 属性被修改为 Zlib 压缩格式。 可以根据实际需求选择适合的压缩格式,常见的压缩格式包括 Snappy、LZO、Gzip、Zlib 等。
相关问题

hive建表指定压缩格式

在 Hive 中,可以通过 `STORED AS` 子句来指定表的压缩格式。以下是一些常见的压缩格式及其示例用法: 1. Snappy 压缩格式: ``` CREATE TABLE my_table ( column1 INT, column2 STRING ) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='SNAPPY'); ``` 2. Gzip 压缩格式: ``` CREATE TABLE my_table ( column1 INT, column2 STRING ) STORED AS TEXTFILE TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec'); ``` 3. LZO 压缩格式: ``` CREATE TABLE my_table ( column1 INT, column2 STRING ) STORED AS TEXTFILE TBLPROPERTIES ('compression.codec'='com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec'); ``` 请根据你的需求选择适当的压缩格式,并在 `STORED AS` 子句中指定相应的格式。

hive建表指定压缩格式为LZO

你可以使用以下语句在 Hive 中创建一个指定压缩格式为 LZO 的表: ```sql CREATE TABLE your_table ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' LOCATION 'your_table_location' TBLPROPERTIES ( 'mapred.output.compression.codec'='com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec' ); ``` 请将 `your_table` 替换为你想要创建的表的名称,`column1`、`column2` 等替换为实际的列名和数据类型,并将 `your_table_location` 替换为表的存储路径。 这里使用了 LZO 压缩格式的输入和输出格式,以及相应的编解码器。确保你的 Hadoop 集群中已经安装了 LZO 压缩库,并将其相关配置添加到 Hive 的环境中。 希望对你有所帮助!如果有任何进一步的问题,请随时提问。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Mysql元数据如何生成Hive建表语句注释脚本详解

主要给大家介绍了关于Mysql元数据如何生成Hive建表语句注释脚本的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面跟着小编来一起学习学习吧。
recommend-type

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望