HDP与Phoenix分区表创建及Hive压缩测试
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更新于2024-08-08
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"这是关于Hadoop分布式平台(HDP)的一些测试笔记,主要涵盖了HBase、HDFS、YARN以及Linux环境下的操作。笔记中涉及到GP分区和Phoenix分区的创建,以及Hive表的压缩比测试。"
在HDP环境中,数据存储和管理是关键组成部分,这里我们看到两种不同的数据组织方式:
1. **GP分区**: GP分区是Greenplum数据库中的特性,被用于优化数据的存储和查询效率。在给出的例子中,创建了一个名为`catalog_sales_test`的表,包含了多个不同数据类型的字段如整型、浮点型、日期时间等。表按照`t11`列的日期范围进行分区,分为三个分区:`p1`、`p2`和默认的`default_p`。这种分区方法有助于减少查询时扫描的数据量,因为可以只针对特定分区执行操作。
2. **Phoenix分区**: Phoenix是建立在HBase之上的SQL层,提供了一种更方便的方式来查询和管理HBase表。在例子中,创建了名为`catalog_sales_test`的Phoenix表,同样包含多个字段,但数据类型与GP分区表略有不同,如将`id`设为主键。Phoenix表使用`SPLIT ON`语句来创建分区,这里的分区不是基于数值范围,而是基于日期字符串,将表划分为三个逻辑部分,分别对应'2020-04-24'、'2020-04-25'和'2020-04-26'。
3. **Hive压缩比测试**: Hive是大数据处理的重要工具,用于存储和查询大规模数据集。在测试中,创建了一个名为`test_orc_snappy`的表,使用ORC文件格式并启用Snappy压缩。ORC是一种高效的列式存储格式,而Snappy是Google开源的快速压缩算法,两者结合可以在不牺牲查询性能的情况下减少存储空间。通过比较无压缩和压缩后的查询时间(8.940秒),可以评估压缩对性能的影响。
这些测试笔记展示了在HDP环境中如何管理和优化数据存储,包括选择合适的分区策略和压缩方式,以提高数据处理的效率和存储的有效性。在实际应用中,根据数据的特性和查询模式,可以灵活选择适合的策略,以达到最佳的性能和资源利用率。对于大型数据仓库或实时分析系统,这样的优化至关重要。
2021-06-11 上传
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2021-04-08 上传
LSur_king
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