FPGAによる大規模データ処理の高速化
ビヨンド の社内勉強会で発表した「AlmaLinux と Rocky Linux の誕生経緯＆比較」のスライドです。 ーーー ● AlmaLinuxとRocky Linuxの誕生経緯＆比較 https://beyondjapan.com/blog/2022/08/almalinux%ef%bc%86rockylinux/ ーーー ビヨンドの業務で触れることのある「AlmaLinux」「Rocky Linux」について、誕生の発端である CentOS の説明と、CentOS 後継問題を絡めつつ、本スライドを作成しました。 ＊＊＊ ■ 株式会社ビヨンド ・コーポレートサイト：https://beyondjapan.com ・採用サイト：https://recruit.beyondjapan.com ・Youtube（びよまるチャンネル）：https://www.youtube.com/@
ORCFile in HDP 2: Better Compression, Better Performance - Cloudera Blog
ORCFile in HDP 2: Better Compression, Better Performance The upcoming Hive 0.12 is set to bring some great new advancements in the storage layer in the forms of higher compression and better query performance. Higher Compression ORCFile was introduced in Hive 0.11 and offered excellent compression, delivered through a number of techniques including run-length encoding, dictionary encoding for stri
Apache Hive vs Apache Impala Query Performance Comparison - Cloudera Blog
The 100% open source and community driven innovation of Apache Hive 2.0 and LLAP (Long Last and Process) truly brings agile analytics to the next level. It enables customers to perform sub-second interactive queries without the need for additional SQL-based analytical tools, enabling rapid analytical iterations and providing significant time-to-value. TRY HIVE LLAP TODAY Read about how Hive with L
独断と偏見で選ぶHDFSのファイル形式 - サナギわさわさ.json
HDFSのファイル形式を何にすべきか、というのはRPGの主人公の名前を何にすべきか、と同じぐらい皆さん悩まれるかと思います。 ご多分に漏れず僕も悩みましたので、調べた事をまとめておきます。 なお先に結論だけ言っておきますと、大体のケースではORCをZlib圧縮して使っておけば良いんじゃないかなと考えています。マサカリは歓迎です。 ※201701/21追記 EMR5.0以降ではHive + ORCで遅くなるケースがあるとのアドバイスをAWSのサポートの方から伺いました。EMRを使っている方はParquetとの速度比較をしてみたほうが良いかもしれません。 ファイル形式の候補 ファイル形式の候補としては大体以下が挙げられます。 ORC Apache Parquet Apache Avro SequenceFile TextFile 各形式の特徴 それぞれのファイル形式の詳細な説明はここではせず、
An Introduction to Hadoop and Spark Storage Formats (or File Formats)
Hire me to supercharge your Hadoop and Spark projects I help businesses improve their return on investment from big data projects. I do everything from software architecture to staff training. Learn More Note, I use ‘File Format’ and ‘Storage Format’ interchangably in this article. If you’ve read my beginners guide to Hadoop you should remember that an important part of the Hadoop ecosystem is HDF
HiveでJSON形式のデータを扱うようにして変更に強くする話 - wyukawa's diary
Hiveでは常識の部類に入る話なのかもしれませんが、僕が最近やったことなのでメモっておきます。 たとば以下のCSVファイルがあったとします。なお今回の例はタムタムの日記 - HiveでJSON形式のログを構造化するからいただきました。m( )m name,exam1,exam2,exam3 Irma,58,73,85 Doroty,50,39,11 Echo,95,47,96 Ina,50,68,38 Kay,15,11,46この場合に単純に以下のようなHiveのテーブルを用意してデータをロードするやり方だとカラム追加がおきたときに対応しなければなりません。 CREATE TABLE sample( name STRING, exam1 INT, exam2 INT, exam3 INT ) PARTITIONED BY (yyyymmdd STRING) ROW FORMAT DELIM
Cloudera Blog
Enterprises see embracing AI as a strategic imperative that will enable them to stay relevant in increasingly competitive markets. However, it remains difficult to quickly build these capabilities given the challenges with finding readily available talent and resources to get started rapidly on the AI journey. Cloudera recently signed a strategic collaboration agreement with Amazon […] Read blog p
HiveClient - Apache Hive - Apache Software Foundation
This page describes the different clients supported by Hive. The command line client currently only supports an embedded server. The JDBC and Thrift-Java clients support both embedded and standalone servers. Clients in other languages only support standalone servers. For details about the standalone server see Hive Server or HiveServer2. Command LineOperates in embedded mode only, that is, it need
Parquet - Apache Hive - Apache Software Foundation
Parquet is supported by a plugin in Hive 0.10, 0.11, and 0.12 and natively in Hive 0.13 and later. IntroductionParquet (http://parquet.io/) is an ecosystem wide columnar format for Hadoop. Read Dremel made simple with Parquet for a good introduction to the format while the Parquet project has an in-depth description of the format including motivations and diagrams. At the time of this writing Parq
File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC & Parquet
This document summarizes a benchmark study of file formats for Hadoop, including Avro, JSON, ORC, and Parquet. It found that ORC with zlib compression generally performed best for full table scans. However, Avro with Snappy compression worked better for datasets with many shared strings. The document recommends experimenting with the benchmarks, as performance can vary based on data characteristic
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Configuring the Hive Metastore | 5.8.x | Cloudera Documentation
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How to escape an double quotes in CSV file
Comparing ORC vs Parquet Data Storage Formats using Hive
HBase Hive MetaStore Mapping for Nutch 2.x - NUTCH - Apache Software Foundation
Tez on EMRを試してみた
Hive Commands to Ranger Permission Mapping - Ranger - Apache Software Foundation
Hive - Create Database
Maven Repository: org.apache.hive » hive-jdbc » 1.2.1000.2.4.2.12-1
How To Create External Hive Table on HBase