使用 Hadoop 进行宝石数据压缩

介绍

欢迎来到皇家魔法艺术学院（Royale Academy of Magical Arts），这是一所致力于研究和掌握神秘知识的著名学府。在这个领域中，一支由杰出的宝石研究员组成的团队肩负着揭开魔法宝石秘密的使命，这些宝石的神秘特性是理解现实本质的关键。

作为一名技艺精湛的宝石研究员，你的任务是利用 Hadoop 生态系统，特别是 Hive，来分析和压缩大量的宝石数据。目标是优化存储和处理效率，从而让你能够揭示这些魔法文物中错综复杂的模式和隐藏的奥秘。

Skills Graph

设置宝石数据仓库

在这一步中，你将创建一个 Hive 表来存储宝石数据，并用示例记录填充它。

首先，通过在终端中运行以下命令，确保你以 hadoop 用户身份登录：

su - hadoop

然后，通过执行以下命令启动 Hive shell：

hive

接下来，创建一个名为 gemstone_db 的新 Hive 数据库：

CREATE DATABASE gemstone_db;

使用新创建的数据库：

USE gemstone_db;

然后，创建一个名为 gemstones 的表，包含 id、name、color、origin 和 enchantment 列：

CREATE TABLE gemstones (
  id INT,
  name STRING,
  color STRING,
  origin STRING,
  enchantment STRING
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

最后，将 /home/hadoop/gemstone_data.csv 文件中的示例数据加载到 gemstones 表中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/gemstone_data.csv' OVERWRITE INTO TABLE gemstones;

压缩宝石数据

为了优化存储和处理效率，我们将使用 Hive 内置的压缩功能对宝石数据进行压缩。

首先，创建一个与原始 gemstones 表结构相同的新表 gemstones_compressed：

CREATE TABLE gemstones_compressed (
  id INT,
  name STRING,
  color STRING,
  origin STRING,
  enchantment STRING
) STORED AS ORC
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

• 使用 STORED AS ORC 子句指定使用优化行列存储（ORC）文件格式，该格式提供了高效的压缩和存储。
• 将 orc.compress 表属性设置为 SNAPPY，以启用 ORC 文件的 Snappy 压缩。

然后，将原始 gemstones 表中的数据插入到 gemstones_compressed 表中：

INSERT INTO TABLE gemstones_compressed SELECT * FROM gemstones;

查询压缩数据

现在宝石数据已经压缩完成，你可以使用 Hive 高效地查询这些数据。

首先，在 gemstones_compressed 表上执行一个简单的 COUNT(*) 查询，以验证数据的完整性：

SELECT COUNT(*) FROM gemstones_compressed;

然后，执行一个 GROUP BY 查询，统计每种颜色的宝石数量：

SELECT color, COUNT(*) AS count FROM gemstones_compressed GROUP BY color;

总结

在本实验中，你学习了如何利用 Hive 的压缩功能来优化大数据集的存储和处理效率。通过创建一个压缩的 ORC 表并将数据加载到其中，你能够显著减少存储空间占用，同时保持查询性能。

在整个过程中，你获得了创建 Hive 数据库和表、加载数据以及查询压缩数据的实践经验。这些实用知识在你继续研究魔法宝石的神秘特性时将非常宝贵，使你能够更高效地揭示隐藏的模式和洞察。