Hive 文件存储格式对比实验数据

这是一组用于在Hive中验证主流文件存储格式对比实验的测试数据，其中包括日志类型数据。

Hive 借助 Hadoop HDFS 实现数据存储，自身不绑定特定数据格式。其存储架构主要涵盖数据库、文件、表和视图。默认情况下，Hive 支持加载文件（TextFile）以及 SequenceFile，同时兼容 RCFile 等特殊格式。用户在创建表时，通过指定列分隔符和行分隔符，确保 Hive 能够准确解析数据。

Hive数据存储结构的研究在大数据处理中具有重要意义。

Hive函数与Oracle函数在数据处理表现上有显著不同。Hive函数更侧重于大数据处理，而Oracle函数则更专注于传统关系型数据库。虽然两者都提供了丰富的函数库来支持数据操作，但其应用场景和性能表现存在明显差异。

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。

分类算法的对比实验，蛮适合新手上手的项目。用的是开源工具 Weka，界面友好，点几下就能跑模型，像玩一样学数据挖掘。文章主要通过几个基础分类算法的效果对比，让你快速理解它们的优劣，比如 决策树、朴素贝叶斯、支持向量机这些。嗯，测试数据也不是复杂，新手也不会卡住。整体来说，上手快、结果清晰、你形成直觉。

经测试可用的 Hive War 文件 hive-hwi-0.12.0-cdh5.0.0.war，可直接置于 hive/lib 文件夹中使用。

从 MySQL 导入数据到 Hive 里用 Parquet 格式，靠的是Sqoop这一把好用的老工具。最常见的场景，比如你线上业务跑在 MySQL，离线仓库用的是 Hive，又查询快、压缩好，就适合用 Parquet。 Sqoop 的命令写起来不复杂，像下面这样就能搞定： sqoop import \ --connect jdbc:mysql://your-mysql-host:3306/yourdb \ --username youruser \ --password yourpass \ --table your_table \ --hive-import \ --hive-table y

采用经典图像分割算法（Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny）对灰度图像进行分割并进行比较。程序中使用edge函数指定具体的边缘检测方法和参数，并展示分割后的图像。