❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_130 (Часть_1)
🔠Как устроен RCFile ?
RCFile (Record Columnar File) - это формат хранения данных в столбцовом формате. Он разработан для улучшения производительности чтения и записи больших объемов данных. Вот некоторая информация о том, как устроен RCFile:
1. Блоки данных: RCFile разбивает данные на блоки фиксированного размера, обычно 64 или 128 Кб. Большие файлы разбиваются на множество таких блоков.
2. Заголовок блока: Каждый блок начинается с заголовка, содержащего метаданные. Заголовок включает в себя информацию о сжатии столбцов, оффсеты и длины столбцов в блоке, а также информацию о наличии или отсутствии значений NULL.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop
#big_data #data_serialization
#compression #indexing
#apache_hive
🔠Как устроен RCFile ?
RCFile (Record Columnar File) - это формат хранения данных в столбцовом формате. Он разработан для улучшения производительности чтения и записи больших объемов данных. Вот некоторая информация о том, как устроен RCFile:
1. Блоки данных: RCFile разбивает данные на блоки фиксированного размера, обычно 64 или 128 Кб. Большие файлы разбиваются на множество таких блоков.
2. Заголовок блока: Каждый блок начинается с заголовка, содержащего метаданные. Заголовок включает в себя информацию о сжатии столбцов, оффсеты и длины столбцов в блоке, а также информацию о наличии или отсутствии значений NULL.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop
#big_data #data_serialization
#compression #indexing
#apache_hive
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_130 (Часть_1)
🔠Как устроен RCFile ? (Часть_2)
3. Колонки данных: После заголовка каждого блока содержатся столбцы данных. Для каждого столбца создается отдельный поток данных. Все значения столбца сериализуются последовательно и записываются в блок. Значения могут быть сжаты для снижения требуемого места хранения и улучшения производительности чтения.
4. Индекс: RCFile поддерживает индекс, который позволяет быстро локализовать данные в блоках. Индекс облегчает поиск значений по ключу и выполнение операций, таких как фильтрация и слияние данных.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
🔠Как устроен RCFile ? (Часть_2)
3. Колонки данных: После заголовка каждого блока содержатся столбцы данных. Для каждого столбца создается отдельный поток данных. Все значения столбца сериализуются последовательно и записываются в блок. Значения могут быть сжаты для снижения требуемого места хранения и улучшения производительности чтения.
4. Индекс: RCFile поддерживает индекс, который позволяет быстро локализовать данные в блоках. Индекс облегчает поиск значений по ключу и выполнение операций, таких как фильтрация и слияние данных.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_130 (Часть_3)
🔠Как устроен RCFile ? (Часть_3)
5. Компрессия: RCFile поддерживает сжатие данных для уменьшения размера файлов и ускорения операций ввода-вывода. Для каждого столбца можно указать схему сжатия. Некоторые из поддерживаемых схем сжатия включают Gzip, LZO и Snappy.
6. Сериализация: Значения столбцов сериализуются перед записью в блок и десериализуются при чтении. RCFile использует схему сериализации, чтобы преобразовать значения в байты и наоборот.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
🔠Как устроен RCFile ? (Часть_3)
5. Компрессия: RCFile поддерживает сжатие данных для уменьшения размера файлов и ускорения операций ввода-вывода. Для каждого столбца можно указать схему сжатия. Некоторые из поддерживаемых схем сжатия включают Gzip, LZO и Snappy.
6. Сериализация: Значения столбцов сериализуются перед записью в блок и десериализуются при чтении. RCFile использует схему сериализации, чтобы преобразовать значения в байты и наоборот.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_131
🔠Где и зачем используют формат Record Columnar File ?
Формат record columnar file используется для хранения и организации структурированных данных, таких как таблицы или базы данных. Он широко используется в системах управления базами данных (СУБД) для хранения и обработки больших объемов данных.
Преимущество формата record columnar file заключается в его эффективности и оптимизации использования ресурсов. Вместо хранения данных по строкам, как в традиционной форме записи, record columnar file организует данные по столбцам. Это позволяет сжимать данные более эффективно и улучшает быстродействие запросов к базе данных.
Некоторые популярные СУБД, которые используют формат record columnar file, включают Apache Parquet, Apache ORC и ClickHouse.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
🔠Где и зачем используют формат Record Columnar File ?
Формат record columnar file используется для хранения и организации структурированных данных, таких как таблицы или базы данных. Он широко используется в системах управления базами данных (СУБД) для хранения и обработки больших объемов данных.
Преимущество формата record columnar file заключается в его эффективности и оптимизации использования ресурсов. Вместо хранения данных по строкам, как в традиционной форме записи, record columnar file организует данные по столбцам. Это позволяет сжимать данные более эффективно и улучшает быстродействие запросов к базе данных.
Некоторые популярные СУБД, которые используют формат record columnar file, включают Apache Parquet, Apache ORC и ClickHouse.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
⚠️100 Инструментов для Penetration Testing - Tools №8 (ClickHouse) (Часть_1)
ClickHouse - это система управления базами данных с открытым исходным кодом, ориентированная на аналитическую обработку больших объемов данных в режиме реального времени.
Высокая производительность: ClickHouse разработан для обработки миллиардов строк данных и обеспечивает высокую скорость выполнения запросов. Он может эффективно обрабатывать как агрегированные запросы, так и сложные аналитические запросы с большим количеством фильтров, сортировок и объединений данных.
👉Ссылка: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#ClickHouse #analytics #high performance #big data processing #scalability #data aggregation #data types #structured data #semi-structured_data
🤕 🤕 🤕 https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
ClickHouse - это система управления базами данных с открытым исходным кодом, ориентированная на аналитическую обработку больших объемов данных в режиме реального времени.
Высокая производительность: ClickHouse разработан для обработки миллиардов строк данных и обеспечивает высокую скорость выполнения запросов. Он может эффективно обрабатывать как агрегированные запросы, так и сложные аналитические запросы с большим количеством фильтров, сортировок и объединений данных.
👉Ссылка: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#ClickHouse #analytics #high performance #big data processing #scalability #data aggregation #data types #structured data #semi-structured_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚠️100 Инструментов для Penetration Testing - Tools №8 (ClickHouse) (Часть_2)
Многообразие функций агрегации: ClickHouse предоставляет широкий набор встроенных функций агрегации, таких как сумма, среднее, минимум, максимум, количество и т. д. Он также поддерживает пользовательские агрегатные функции, позволяющие создавать собственные функции агрегации для специфических потребностей.
Поддержка структурированных и полуструктурированных данных: ClickHouse может работать с различными типами данных, включая числа, строки, даты и массивы. Он также поддерживает работу с JSON-данными, что позволяет анализировать и обрабатывать полуструктурированные данные.
👉Ссылка: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#ClickHouse #analytics #high performance #big data processing #scalability #data aggregation #data types #structured data #semi-structured_data
🤕 🤕 🤕 https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
Многообразие функций агрегации: ClickHouse предоставляет широкий набор встроенных функций агрегации, таких как сумма, среднее, минимум, максимум, количество и т. д. Он также поддерживает пользовательские агрегатные функции, позволяющие создавать собственные функции агрегации для специфических потребностей.
Поддержка структурированных и полуструктурированных данных: ClickHouse может работать с различными типами данных, включая числа, строки, даты и массивы. Он также поддерживает работу с JSON-данными, что позволяет анализировать и обрабатывать полуструктурированные данные.
👉Ссылка: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#ClickHouse #analytics #high performance #big data processing #scalability #data aggregation #data types #structured data #semi-structured_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM