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亿级数据量下Hive与Impala中Text、ORC和Parquet格式的查询性能对比(二)

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简介:
本文为系列文章第二部分,深入探讨在处理大规模数据时,Hive与Impala使用不同文件存储格式(Text, ORC, Parquet)进行查询的具体性能差异。通过详实的数据分析,帮助用户选择最优方案。 本段落通过在HDFS中存储三种不同数据格式(TEXT、ORC和Parquet)的相同数量的数据,并使用Hive和Impala两种客户端进行查询性能比较。 前提条件:读者应熟悉Hadoop、Hive、Impala等技术及其环境配置方法,后续专栏会逐步补充相关知识内容。本段落分为五个部分:结论、三种文件介绍、需求说明、实现步骤及结果展示,以及与网上其他人的研究对比和验证。 由于文章篇幅较长,为了便于阅读理解,将其拆分成了两篇文章发布。第一篇文章主要介绍了数据准备过程;而本篇文章(即第二篇)则继续展开对查询性能的比较分析。 建议读者在开始本段落之前先完成并熟悉“通过亿级数据量在Hive和Impala中查询比较TEXT、ORC和Parquet性能表现(一)”的内容。

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客服
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  • 亿HiveImpalaTextORCParquet
    优质
    本文为系列文章第二部分,深入探讨在处理大规模数据时,Hive与Impala使用不同文件存储格式(Text, ORC, Parquet)进行查询的具体性能差异。通过详实的数据分析,帮助用户选择最优方案。 本段落通过在HDFS中存储三种不同数据格式(TEXT、ORC和Parquet)的相同数量的数据,并使用Hive和Impala两种客户端进行查询性能比较。 前提条件:读者应熟悉Hadoop、Hive、Impala等技术及其环境配置方法,后续专栏会逐步补充相关知识内容。本段落分为五个部分:结论、三种文件介绍、需求说明、实现步骤及结果展示,以及与网上其他人的研究对比和验证。 由于文章篇幅较长,为了便于阅读理解,将其拆分成了两篇文章发布。第一篇文章主要介绍了数据准备过程;而本篇文章(即第二篇)则继续展开对查询性能的比较分析。 建议读者在开始本段落之前先完成并熟悉“通过亿级数据量在Hive和Impala中查询比较TEXT、ORC和Parquet性能表现(一)”的内容。
  • 基于亿HiveImpalaTEXTORCPARQUET分析(一)
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    本文对Hive和Impala在处理亿级别数据时,使用TEXT、ORC和PARQUET三种文件格式的查询性能进行深入比较分析,旨在为大数据存储与查询优化提供指导。 本段落通过在HDFS中存储三种不同数据格式的文件(text、orc和parquet)来比较它们在相同数量的数据量下的性能表现,并使用Hive和Impala两种客户端进行查询测试。文章假设读者熟悉Hadoop、Hive、Impala等工具及其环境配置,且这些环境都可正常使用。 本段落分为五个部分:结论、三种文件格式介绍、需求说明、实现步骤以及与网上其他人的研究结果对比。由于内容较长,故分成两篇文章发布,第一篇主要讲述数据准备过程,第二篇则进行具体的数据查询比较分析。
  • 亿MongoDB测试
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    本篇文章将探讨在处理海量(亿级别)数据时,MongoDB数据库系统的性能表现,并对其进行深入测试与分析。 MongoDB亿级数据量的性能测试包括多个测试项目,并对结果进行了详细分析。
  • MySQL连接及优化方法
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    本文深入探讨了在MySQL数据库环境下,子查询与连接查询两种不同查询方式的性能差异,并提供了相应的优化策略。 本段落介绍了数据库中常用的子查询和连表查询两种查询方式,并通过使用explain命令分析了它们的执行计划和效率。通过分析得出了一般认为连表查询效率比子查询高的结论,同时介绍了一些优化连表查询的方法,如使用索引、避免使用SELECT *等。适用于数据库开发人员和DBA等人群。 ### MySQL 子查询与连表查询的效率比较及优化 #### 一、子查询与连表查询概述 在SQL查询语言中,子查询与连表查询是两种非常重要的技术手段,在各种复杂的业务场景中有广泛应用。为了更好地理解这两种方式的特点以及如何提高它们的性能表现,我们先对它们做一个简要介绍。 **子查询(Subquery)**:指的是在一个SQL语句内部嵌套另一个完整的SQL查询的方式。这种类型的查询可以出现在SELECT、FROM或者WHERE等不同的位置中。例如,在一个WHERE条件里使用的子查询能够帮助过滤主查询的结果集。 **连表查询(Join Query)**:是指将两个或多个数据库表格的数据合并在一起进行检索的过程,MySQL支持内连接(INNER JOIN)、左外连接(LEFT JOIN)、右外连接(RIGHT JOIN)等多种类型的联接操作。这种技术通常用于关联不同表格之间的数据关系,并获取更加综合的信息。 #### 二、子查询与连表查询的效率对比 为了直观地比较这两种方法在执行过程中的性能差异,可以通过MySQL提供的EXPLAIN命令来查看它们各自的执行计划。下面分别给出一个简单的例子及其详细的解释: **子查询示例** ```sql EXPLAIN SELECT e.empno, e.ename, (SELECT d.dname FROM dept d WHERE e.deptno = d.deptno) AS dname FROM emp WHERE e.deptno = 1; ``` 根据执行计划的输出,可以发现对于子查询来说,外部查询会针对每一条结果集中的记录重复运行内部查询。这意味着如果外层返回的结果数量很大,则会导致内部嵌套查询被多次反复调用,从而显著增加整个查询的时间消耗。 **连表查询示例** ```sql EXPLAIN SELECT e.empno, e.ename, d.dname FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno WHERE e.deptno = 1; ``` 从执行计划的分析结果来看,连表查询通过使用JOIN操作符将两个表格的数据关联起来。优化器通常会选择最合适的访问路径来提高效率,在这个例子中就是先在dept表里找到符合条件的记录(即deptno=1),然后根据此条件去emp表查找匹配的信息。由于选择了适当的索引,因此可以确保查询性能较高。 #### 三、子查询与连表查询的优化方法 尽管通常情况下连表查询比子查询效率更高,但仍然需要针对具体情况进行适当调整以进一步提升其执行速度: 1. **使用索引**:保证参与JOIN操作的字段上有适当的索引设置。 2. **避免SELECT ***:尽量明确指定所需数据列名而不是采用“*”来获取所有列的数据。 3. **选择合适的连接类型**:依据实际需求决定最有效的连接方式,例如在某些场景下INNER JOIN比LEFT JOIN或RIGHT JOIN更高效。 4. **限制返回结果的数量**:利用LIMIT子句控制查询的输出规模。 综上所述,在大多数情况下连表查询确实具有更高的执行效率。然而为了达到最佳性能状态,仍需结合具体情况采取针对性优化措施。
  • MongoDB亿测试
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    本研究聚焦于对MongoDB在处理超过一亿条记录时的性能评估,深入探讨其查询效率、索引策略及优化方法。 进行了Mongodb亿级数据量的性能测试,主要测试了以下几个项目: 所有插入操作均以单线程方式进行,而读取则采用多线程进行。 1. 普通插入性能:每条记录大约为1KB大小; 2. 批量插入性能:使用官方C#客户端的InsertBatch功能,旨在评估批量插入相较于普通插入能够提高多少效率; 3. 安全插入性能:开启SafeMode.True选项来确保数据成功写入,并测试其与普通模式相比在性能上的差异。 4. 索引查询性能: 查询一个索引后的数字列并返回10条记录(约共10KB)的读取速度; 5. 多字段索引查询:针对两个已建立好索引的数字列,同样地返回10个结果以评估其效率。
  • MySQL多表EXISTS
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    本篇文章主要探讨在MySQL数据库环境下,进行多表联查时使用JOIN和EXISTS两种不同方式所体现出来的效率差异。通过对比分析,帮助读者选择最适合自身业务场景的数据查询方法。 在比较MySQL中的多表查询与使用EXISTS关键字的查询性能时,需要考虑多种因素。一般来说,当执行涉及多个表的复杂查询或者子查询时,选择合适的策略对于优化数据库性能至关重要。 - 多表连接(JOIN)操作通常用于从两个或更多个相关联的数据表中检索数据。 - EXISTS语句则常用来检查是否存在满足特定条件的一行或多行记录。如果存在,则返回真;否则返回假。 在实际应用中,EXISTS查询往往比直接的多表联合查询具有更好的性能表现,尤其是在处理大量数据时更为明显。因为当使用EXISTS子句进行搜索时,一旦找到匹配的结果就立即停止扫描剩余的数据,从而可能减少不必要的计算和资源消耗。 然而,在某些情况下(例如较少数量级的数据或特定类型的数据库结构),直接的多表连接查询可能会比EXISTS更高效。因此,具体选择哪种方法取决于具体的业务场景以及数据的实际规模与分布情况。
  • 1亿条记录MongoDB随机测试
    优质
    本研究旨在通过实施一系列测试,评估在拥有1亿条记录的情况下,MongoDB数据库执行随机查询时的性能表现和效率。 在进行MongoDB性能压力测试时,我们使用了随机查询的方式,并且数据量达到了1亿条记录。操作系统为CentOS 6.4×64位。 从测试结果来看,在将所有数据载入到内存之后,性能瓶颈通常出现在网络流量和CPU处理能力上。当全部数据都在内存中时,纯粹的查询速度可以稳定在每秒大约十万次左右,并且系统负载可以在1以下保持平稳。由于此时CPU已经使用到了极限,因此如果增加并发量的话,系统的load值会迅速上升,性能也会急剧下降。 测试所用的压力生成服务器与MongoDB服务器的基本配置如下: - CPU型号:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 0 @ 2.30GHz - 内存:64GB - 硬盘:10K转速,六块硬盘组成RAID 0。
  • 1亿条记录MongoDB随机测试
    优质
    本研究通过模拟大规模数据环境下对MongoDB数据库进行随机查询操作,旨在评估其在处理高达一亿条记录时的性能表现和稳定性。 主要为大家分享1亿条记录的MongoDB数据库随机查询性能测试结果,需要的朋友可以参考一下。
  • 实战分享:亿瞬间技巧
    优质
    本文章将详细介绍如何应对和处理大规模数据(亿级别)时面临的挑战,并分享在保证系统性能的前提下实现瞬间查询的技术与策略。 最近我在忙于优化集团公司的一个报表项目。经过几天的努力后,查询速度从原来的半小时以上(甚至查不出结果)提升到了秒级响应,效果显著。在此期间我调整了SQL查询语句的逻辑,并决定创建存储过程来实现进一步的优化,在这里总结一下经验,希望能对大家有所帮助。 这个项目是西门子中国在我司实施的一个MES系统部署项目。由于该项目已经在生产线上运行多年(超过三年),积累了大量的数据。在项目的数据库中,有五个以上的表包含上亿条记录,还有十个以上千万级别的大表以及众多百万级的数据量的表。 当初项目实施时缺乏对数据库性能的关注和监管,导致了现在的问题。(注:我入职不久后就开始处理这些问题) 接下来直接展示西门子中国开发人员在我司为SSRS报表所写的SQL语句。
  • ParquetViewer v2.3.6:可直接看并简单parquet文件
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    ParquetViewer v2.3.6是一款便捷工具,支持用户直观地浏览和执行基本查询操作于Parquet格式的数据文件中,无需复杂设置。 ParquetViewer_v2.3.6可以直接查看parquet文件,并对其中的数据进行简单查询。