如何把文本文件，直接轉(zhuǎn)parquet？文本文件直接到拼花可以跳過(guò)不合格的數(shù)據(jù)，只讀取所需的數(shù)據(jù)，減少I(mǎi)O數(shù)據(jù)量，壓縮編碼可以減少磁盤(pán)存儲(chǔ)空間。由于同一列的數(shù)據(jù)類(lèi)型是相同的，因此可以使用更有效的壓縮編碼

如何把文本文件，直接轉(zhuǎn)parquet？

文本文件直接到拼花可以跳過(guò)不合格的數(shù)據(jù)，只讀取所需的數(shù)據(jù)，減少I(mǎi)O數(shù)據(jù)量，壓縮編碼可以減少磁盤(pán)存儲(chǔ)空間。由于同一列的數(shù)據(jù)類(lèi)型是相同的，因此可以使用更有效的壓縮編碼（例如runlengthecoding和deltaencoding）來(lái)進(jìn)一步節(jié)省存儲(chǔ)空間。只有對(duì)需要讀取的列進(jìn)行支持向量運(yùn)算，才能獲得更好的掃描性能。拼花是基于googledremel系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型和算法。其核心思想是用“記錄隱藏嵌套數(shù)據(jù)層次”來(lái)表示復(fù)雜的嵌套數(shù)據(jù)類(lèi)型，同時(shí)輔以高效的壓縮和列編碼技術(shù)來(lái)減少內(nèi)存。在Avro之前，Avro被用來(lái)在新的統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中序列化和存儲(chǔ)日志?？紤]到parquet的優(yōu)點(diǎn)和與Avro的兼容性，將HDFS上的存儲(chǔ)格式改為paruqet，只需少量的工作，利用原來(lái)讀取Avro的API來(lái)讀取parquet，提高了近一個(gè)數(shù)量級(jí)。拼花文件的尾部存儲(chǔ)了文件的元數(shù)據(jù)信息和統(tǒng)計(jì)信息，具有自我描述和易于解析的特點(diǎn)

主要是由于不同的定位和應(yīng)用場(chǎng)合。Hadoop文件系統(tǒng)HDFS主要解決并行計(jì)算中的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題。它的單個(gè)數(shù)據(jù)文件通常很大，并且以塊（分段）的形式存儲(chǔ)；fastdfs主要用于大中型網(wǎng)站提供文件上傳下載的在線服務(wù)。因此，它支持負(fù)載平衡、動(dòng)態(tài)擴(kuò)展等。fastdfs不以快速方式存儲(chǔ)文件。

fastdfs和hdfs的區(qū)別？

HDFS是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，也就是說(shuō)，流行點(diǎn)是用于存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，它是Hadoop的核心組件之一。此外，MapReduce，yarn.

hdfs和hadoop是什么關(guān)系？

HDFS數(shù)據(jù)實(shí)際上存儲(chǔ)在本地文件系統(tǒng)中。在配置Hadoop時(shí)，需要配置HDFS的存儲(chǔ)文件夾。如果用戶(hù)名是root，則文件夾位置是/root/tmp。然后HDFS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在/root/TMP/DFs/data/current中。其中block是塊文件，即數(shù)據(jù)文件，and。Meta是元數(shù)據(jù)。Hadoop是用Java編寫(xiě)的，因此Hadoop存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方式也是用Java編寫(xiě)的。