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hadoop - 为什么面向列的文件格式不太适合流式写入?

coder 2024-01-08 原文

Hadoop权威指南(第4版)第137页有一段话:

Column-oriented formats need more memory for reading and writing, since they have to buffer a row split in memory, rather than just a single row. Also, it’s not usually possible to control when writes occur (via flush or sync operations), so column-oriented formats are not suited to streaming writes, as the current file cannot be recovered if the writer process fails. On the other hand, row-oriented formats like sequence files and Avro datafiles can be read up to the last sync point after a writer failure. It is for this reason that Flume (see Chapter 14) uses row-oriented formats.

我不明白为什么在失败的情况下无法恢复当前 block 。有人可以解释一下这个声明的技术困难吗:

we can not control when writes occur (via flush or sync operations)

最佳答案

don't understands why current block can not be recovered in the case of failure.

只是因为没有要恢复的 block 。解释很清楚,柱状格式(ORC、Parquet 等)自己决定何时刷新。如果没有冲洗,那么就没有“阻塞”。由于 Flume 无法控制何时将列式内存缓冲区写入存储,因此它不能依赖此类格式。

关于hadoop - 为什么面向列的文件格式不太适合流式写入?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30661411/

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