HDP与Phoenix分区表创建及Hive压缩测试

"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。