Hive 数据存储机制解析

Hive 的数据存储有许多值得注意的技术点，RCFile存储方式就是其中一个。在这种存储结构中，表格是被水平划分的，每个划分叫做行组，行组内部的列是独立存储的，这样做的好处是能够有效提高查询效率。RCFile的一个亮点是它采用了列维度的压缩方式，使用了懒解压技术，避免了不必要的解压操作，提升了性能。行组的大小可以灵活调整，，调整时需要在数据压缩和查询性能之间找到一个平衡。如果你正在做与数据存储相关的工作，这个技术方案值得一看。

大规模数据的 HBase 挺有意思，是它那套基于LSM 树的存储机制，对写入性能优化得挺狠的。它不是传统的那种关系型数据库，而是走的BigTable思路，跑在HDFS上，适合场景就是真·海量数据、读写高并发的那种。像MemStore和HLog这对组合挺关键，写入时先落内存再落日志，系统挂了还能扛住。写多了之后数据会被刷新成StoreFile，这些文件之后还会合并，保证读取不会太慢。读的时候不走老一套的B+树查找，而是内存+文件的多层合并，虽然稍微麻烦点，但架不住写入真的快。是你做IoT、实时推荐、日志这些场景，用它贼合适。另外，HBase 的Region和Region Server的设计，也挺

内存存储（RDD）: 快速高效，但容量有限。 磁盘存储（HDFS）：容量大，但访问速度较慢。 外围存储（Cache）：介于内存和磁盘存储之间，提供平衡的性能和容量。 流水线执行: 优化数据处理流程，减少磁盘I/O。

Hive数据存储结构的研究在大数据处理中具有重要意义。

《Server 2005技术内幕-存储引擎》是一本深度探讨Microsoft SQL Server 2005数据库管理系统中存储引擎核心机制的专业书籍。资源的共享促进IT专业人员和技术爱好者对这一关键领域的深入理解。存储引擎是SQL Server的核心组件，负责数据的存储、检索、管理和维护。在SQL Server 2005中，它引入了多项改进和新特性，以提高性能、可扩展性和数据安全性。以下是基于这本书和章节内容可能涵盖的一些关键知识点： 1. 事务处理：书中详细介绍了事务的概念、ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）以及SQL Server 2005如何确保事务的正确执行。 2. 锁与

Hadoop 的Block 数据块是整个存储的核心，基本上就是每次数据读写的最小单元。每个块的大小一般是64M，这样做是为了提高效率，减少磁盘寻道时间，也能让数据管理更高效。文件在存储时会被分割成多个块，分布在不同的机器上，像磁盘的页一样，每次读写都是按块操作。如果文件小于块大小，实际占用空间是按文件大小来算的。为了保证数据的安全性，每个块还会默认复制3 次，避免单点故障导致数据丢失。这份 Hadoop 相关文档中不仅详细了DataNode和NameNode的工作原理，还有如何应对集群故障等内容。如果你对 Hadoop 系统有兴趣，了解 Block 的工作方式是挺有的。你可以从这些资料中深入了

深入探讨 Oracle 存储管理机制， 以 FreeList 为核心， 揭示段区块管理机制和 FreeList 算法， 助力性能优化。

高效解析Hive JSON数据利器 此jar包为Hive解析JSON数据提供支持。只需将其放置于指定路径，并在建表语句中添加org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe即可轻松使用。

提供 Hive 中不同文件存储格式对比实验的测试数据。