GitHub - rcongiu/Hive-JSON-Serde: Read - Write JSON SerDe for Apache Hive.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
カラムナフォーマットのきほん 〜データウェアハウスを支える技術〜 - Retty Tech Blog
こんにちは、Retty.Inc ソフトウェアエンジニア兼データサイエンティストのchie（@chie8842）です。 好きなたべものは焼肉とみかんです。 現在Rettyでは、次世代分析基盤を構築しています。Rettyでは、サービス拡大に伴いログの急増や分析需要の拡大が見込まれるため、高いスループットとコストパフォーマンスを両立する、スケールするアーキテクチャ設計が求められています。 今回は、こうしたスケールするアーキテクチャ設計の実現のために理解しておくべきDWHのコア技術の一つである、カラムナフォーマットに焦点を当てて紹介します。 はじめに - カラムナフォーマットとは カラムナフォーマットとは、データベースの分析用途に利用されるファイルフォーマットの種類の一つです。大量のデータを扱う際に効率的に圧縮してストレージコストを下げたり、計算時に必要なデータだけを取り出して計算コストを小さくで
AVRO vs Parquet — what to use?
I won’t say one is better and the other one is not as it totally depends where are they going to be used. Apache Avro is a remote procedure call and data serialization framework developed within Apache’s Hadoop project. It uses JSON for defining data types and protocols, and serializes data in a compact binary format. (by Wikipedia) Since it’s a row based format, it’s better to use when all fields
Choosing an HDFS data storage format- Avro vs. Parquet and more - StampedeCon 2015
Choosing an HDFS data storage format- Avro vs. Parquet and more - StampedeCon 2015 At the StampedeCon 2015 Big Data Conference: Picking your distribution and platform is just the first decision of many you need to make in order to create a successful data ecosystem. In addition to things like replication factor and node configuration, the choice of file format can have a profound impact on cluster
Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ (Hadoop / Spark Conference Japan 2019)
Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ / Hadoop / Spark Conference Japan 2019 講演者： 関山 宜孝 （Amazon Web Services Japan） 昨今 Hadoop/Spark エコシステムで広く使われているクラウドストレージ。本講演では Amazon S3 を例に、Hadoop/Spark から見た S3 の動作や HDFS と S3 の使い分けをご説明します。また、AWS サポートに寄せられた多くのお問い合わせから得られた知見をもとに、Hadoop/Spark で S3 を最大限活用するベストプラクティス、パフォーマンスチューニング、よくあるハマりどころ、トラブルシューティング方法などをご紹介します。併せて、Hadoop/Spark に関係する S3 のサービスアップデート、S3 関連の Hadoop
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Hive user group presentation from Netflix (3/18/2010)
