Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式，它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop、Spark等)，被多种查询引擎支持（Hive、Impala、Drill等），并且它是语言和平台无关的。Parquet最初是由Twitter和Cloudera ...

Parquet 列式存储格式 参考文章： https://blog.csdn.net/kangkangwanwan/article/details/78656940 http://parquet.apache.org/documentation/latest/ 列式存储的优势 把IO只 ...

Parquet列式存储 Apache Parquet是Hadoop生态系统中的列式存储格式，面向分析型业务，与数据处理框架、数据模型、编程语言无关。 ● 优势降低存储空间：按列存，能够更好地压缩数据，因为一列的数据一般都是同质的（homogenous）提高IO效率：扫描（遍历/scan ...

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首先说一下，这里解决的问题应用场景： sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？再进一步限制查询分区表必须指定分区？ 这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段，在处理时 ...

Hive 导入 parquet 数据步骤如下： 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一、查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构： java -jar ...

Hive表压缩功能 除了直接配置MapReduce压缩功能外，Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性。 但支持的压缩格式有限，ORC表支持None、Zlib、Snappy压缩，默认为ZLIB压缩。但这3种压缩格式不支持切分，所以适合单个文件不是特别 ...

一、Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，并且不需要和任何一种数据处理框架绑定，目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些，可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配，并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式 ...