是的，\t 是指制表符（tab），它通常用作字段分隔符在 TSV（Tab-Separated Values）格式的文件中。TSV是一种简单的文本格式，它使用制表符来分隔每一列中的值，而每一行则代表一个数据记录。
TSV文件例：
ID\tName\tAge\tCity
1\tJohn Doe\t28\tNew York
2\tJane Smith\t32\tLos Angeles
上面的例子中，\t表示每个值之间的制表符，用来区分不同的列。当你在文本编辑器或者代码中见到\t，它代表的在实际的文件中通常是一个不可见的制表符。在大多数编程语言中，比如Python、Java等，制表符可以用转义字符"\t"来表示。
TSV（Tab-Separated Values）文件因其简单性在大数据技术栈中有许多应用场景。由于TSV文件是文本文件，容易被人和机器解读，且与CSV（Comma-Separated Values）类似，只是使用制表符（Tab）作为值的分隔符，这使得TSV在处理某些包含逗号的数据时非常有用。以下是一些TSV文件在大数据技术栈中的应用场景：
- 数据导入：在大数据平台中，TSV文件常用于数据的导入操作，例如可以将TSV文件导入Hadoop的HDFS系统或者数据库系统如Hive中进行存储和处理。
- 日志文件：很多系统生成日志文件时会选择TSV格式，因为它易于解析，且与各种文本处理工具兼容，如Unix/Linux的文本处理命令（awk, sed, cut）。
- 数据交换：TSV文件可以作为一个中间格式，方便不同系统或应用之间交换数据。比如，一个应用导出TSV文件，另一个应用再将其导入。
- MapReduce作业：在使用MapReduce进行数据处理时，输入和输出文件往往会使用TSV格式。MapReduce中的Mapper和Reducer可以易于解析携带原始数据的TSV文件。
- 与Hive集成：Hive支持基于文本的文件格式包括TSV。通过Hive，可以轻松地在TSV格式的数据上运行SQL查询。
- Spark数据处理：Apache Spark可以读写TSV文件，并在Spark SQL中对其进行转换处理，例如使用DataFrame API。
- Data Pipeline：在各种数据流水线工具（如Apache NiFi, Apache Airflow）中，TSV文件经常用于数据的传输和暂时存储。
TSV格式的缺点包括它不支持多行记录和缺乏数据类型定义。不过，在数据导入与导出、日志存储，以及其他需要简单、轻量级数据表示的场景中，TSV文件是一个常用的选择。
TSV文件在Hadoop中如何导入和存储？
在Hadoop中导入和存储TSV文件通常遵循以下步骤：
- 准备TSV文件：
确保你的TSV文件是准备好的，并且格式正确。这意味着每个字段由制表符分隔，每行表示一个记录。 - 上传TSV文件到HDFS：
使用Hadoop的hdfs dfs -put命令将TSV文件从本地文件系统上传到HDFS。例如：
plaintext
hdfs dfs -put /local/path/to/filename.tsv /hdfs/path/to/destination
- 创建Hive表：
如果你打算使用Hive分析你的TSV数据，需要在Hive中创建一个表，表结构应与TSV文件的结构匹配。Hive表可以具体指定使用制表符作为字段分隔符。
CREATE TABLE my_table (
column1 datatype1,
column2 datatype2,
...
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/hdfs/path/to/destination';
在这个例子中，STORED AS TEXTFILE 指定了数据将以纯文本形式存储，字段由制表符分隔。
- 执行数据加载：
如果文件已经在正确的位置和格式，由CREATE TABLE语句指定的LOCATION，Hive可以直接查询这些数据。
如果需要，也可以使用LOAD DATA语句将数据从一个HDFS位置加载到表中。
LOAD DATA INPATH '/hdfs/path/to/filename.tsv' INTO TABLE my_table;
- 使用MapReduce或Spark：
如果不使用Hive，通过MapReduce或Apache Spark程序直接处理HDFS上的TSV文件也是可能的。在MapReduce中，你需要编写相应的Mapper和Reducer来解析TSV格式，并在Spark中，可以使用Spark SQL的DataFrame或Dataset API进行数据加载和转换。
这些是在Hadoop环境中导入和存储TSV文件的基本步骤。确保你有适当的权限来访问HDFS和执行Hive查询，以及你的Hadoop集群配置正确，能够处理存储和计算任务。
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作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。
负责：
- 中央/分销预订系统性能优化
- 活动&优惠券等营销中台建设
- 交易平台及数据中台等架构和开发设计
目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。
参考：
标签：文件,场景,Hive,TSV,栈里,tsv,Spark,制表符,数据 From： https://www.cnblogs.com/JavaEdge/p/18067236本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！