如何把文本文件，直接轉(zhuǎn)parquet？文本文件直接到拼花可以跳過不合格的數(shù)據(jù)，只讀取所需的數(shù)據(jù)，減少IO數(shù)據(jù)量，壓縮編碼可以減少磁盤存儲空間。由于同一列的數(shù)據(jù)類型是相同的，因此可以使用更有效的壓縮編碼

如何把文本文件，直接轉(zhuǎn)parquet？

文本文件直接到拼花可以跳過不合格的數(shù)據(jù)，只讀取所需的數(shù)據(jù)，減少IO數(shù)據(jù)量，壓縮編碼可以減少磁盤存儲空間。由于同一列的數(shù)據(jù)類型是相同的，因此可以使用更有效的壓縮編碼（例如runlengthecoding和deltaencoding）來進一步節(jié)省存儲空間。只有對需要讀取的列進行支持向量運算，才能獲得更好的掃描性能。拼花是基于googledremel系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型和算法。其核心思想是用“記錄隱藏嵌套數(shù)據(jù)層次”來表示復(fù)雜的嵌套數(shù)據(jù)類型，同時輔以高效的壓縮和列編碼技術(shù)來減少內(nèi)存。在Avro之前，Avro被用來在新的統(tǒng)計系統(tǒng)中序列化和存儲日志?？紤]到parquet的優(yōu)點和與Avro的兼容性，將HDFS上的存儲格式改為paruqet，只需少量的工作，利用原來讀取Avro的API來讀取parquet，提高了近一個數(shù)量級。拼花文件的尾部存儲了文件的元數(shù)據(jù)信息和統(tǒng)計信息，具有自我描述和易于解析的特點

主要是由于不同的定位和應(yīng)用場合。Hadoop文件系統(tǒng)HDFS主要解決并行計算中的分布式數(shù)據(jù)存儲問題。它的單個數(shù)據(jù)文件通常很大，并且以塊（分段）的形式存儲；fastdfs主要用于大中型網(wǎng)站提供文件上傳下載的在線服務(wù)。因此，它支持負載平衡、動態(tài)擴展等。fastdfs不以快速方式存儲文件。

fastdfs和hdfs的區(qū)別？

HDFS是一個分布式文件系統(tǒng)，也就是說，流行點是用于存儲的數(shù)據(jù)庫，它是Hadoop的核心組件之一。此外，MapReduce，yarn.

hdfs和hadoop是什么關(guān)系？

HDFS數(shù)據(jù)實際上存儲在本地文件系統(tǒng)中。在配置Hadoop時，需要配置HDFS的存儲文件夾。如果用戶名是root，則文件夾位置是/root/tmp。然后HDFS數(shù)據(jù)存儲在/root/TMP/DFs/data/current中。其中block是塊文件，即數(shù)據(jù)文件，and。Meta是元數(shù)據(jù)。Hadoop是用Java編寫的，因此Hadoop存儲數(shù)據(jù)的方式也是用Java編寫的。