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大数据基础-数据存储组件介绍

文章目录

    • 目标
    • 分类
      • - 列式存储
      • - 行式存储
    • - 常见存储格式
      • TextFile
      • RCFile
      • ORC
      • Parquet
      • ARVO
    • - 典型开源应用
      • - kudu: 面向实时分析的存储引擎
      • - Hive支持的格式
      • - Impala支持的格式
      • - HBase支持的格式
    • -应用场景
      • -实时数据平台

目标

分类

  • WOS（Write Optimized Store）
    采⽤用 kudu 表⽀持实时导⼊
  • ROS（Read Optimized Store）
    采⽤ Parquet 列式存储，采用合理的分区和文件⼤小，最⼤化的减少扫描的数据量

- 列式存储

- 行式存储

- 常见存储格式

TextFile

RCFile

ORC

Parquet

  • 按列存储
  • 按时间分区
  • 局部排序
  • 问题：只⽀支持批量量写⼊入，⽆无法追加，无法实现实时写⼊

ARVO

- 典型开源应用

- kudu: 面向实时分析的存储引擎

  • 底层使⽤用类似 Parquet 的存储结构
  • ⽀支持实时写⼊入、实时更更新及随机查询
  • 扫描性能⽐比 Parquet 略略差

- Hive支持的格式

STORED AS (TextFile|RCFile|SequenceFile|AVRO|ORC|Parquet)

- Impala支持的格式

impala

- HBase支持的格式

-应用场景

-实时数据平台

同时使⽤两种存储格式
• Kudu 存储实时数据、Parquet 存储历史数据
• 定时进行数据转储 Kudu -> Parquet
• 使⽤视图进⾏无缝融合，对查询层完全透明。
大数据基础-数据存储组件介绍_第1张图片
实时查询模块设计
大数据基础-数据存储组件介绍_第2张图片
MPP类型查询引擎：
大数据基础-数据存储组件介绍_第3张图片
大数据基础-数据存储组件介绍_第4张图片

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