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。

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。

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。

红外扫描的数据文件、老电表程序经常会用到dbf格式，结构清晰、读取也快。尤其在做设备数据、历史记录导出时，还是挺管用的。 dbf 数据库文件里的字段通常不多，适合用来存一批静态数据。你如果做的是红外图像、仪表读取，经常会接触这种格式的文件，别看老，但用得还蛮多。 有时候打开.dbf文件还挺烦，尤其是乱码问题。推荐你试试dbf 文件浏览编辑器，界面比较简洁，功能也够用。要是你喜欢用脚本操作，那Python 导出 DBF 工具也不错，能直接从Oracle搞出来。 数据有乱码？嗯，这个是老问题了。看过这个ArcGIS 中 dbf 乱码的文档，得还蛮细的，适合用Excel的朋友。 要是你搞的是红外图像

提供 Hive-1.1.0-cdh5.14.2.tar.zip 文件下载。