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TEXTFILE 和 PARQUET 的区别
TEXTFILE 和 PARQUET 的区别 1. 文件格式 TEXTFILE: 行式存储格式人类可读的纯文本文件每行代表一条记录,字段由分隔符(如逗号、制表符)分隔 PARQUET: 列式存储格式二进制文件,不是人类直接可读的数据按列组织,而不是按行 2. 存储效率 TEXTFILE: 存储效率较低,特别是对于大量数据不提供内置压缩,虽然可以使用外部压缩(如 gzip) PAR
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[Hive]建表实例与参数解释——自定义表的存储格式(textfile、sequencefile、refile)
一、建表实例 create external table `beatles_bi_dm.driver_butie_order_info`(`drive_license_number` bigint COMMENT '1',`drive_num` bigint COMMENT '2',`order_num` bigint C
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Spark RDD/Core 编程 API入门系列之map、filter、textFile、cache、对Job输出结果进行升和降序、union、groupByKey、join、reduce、look
1、以本地模式实战map和filter 2、以集群模式实战textFile和cache 3、对Job输出结果进行升和降序 4、union 5、groupByKey 6、join 7、reduce 8、lookup 1、以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell。 spark@SparkSingleNo
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Spark API编程动手实战-02-以集群模式进行Spark API实战textFile、cache、count
操作HDFS:先要保证HDFS启动了: 启动spark集群: 以spark-shell运行在spark集群上: 查看下之前上传到HDFS上的”LICENSE.txt“文件: 用spark读取这个文件: 使用count统计该文件的行数: 我们可以看到count 耗时为0.239708s 对该RDD进行cache操作并执行count使得缓存生效
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