hive优化-文件存储格式和压缩方法

        hive调优是比较大的专题，需要结合实际的业务，数据的类型，分布，质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化，hive底层是mapreduce，所以hadoop调优也是hive调优的一个基础,hvie调优可以分为几个模块进行考虑，数据的压缩与存储，sql的优化，hive参数的优化，解决数据的倾斜等。

主要分为以下几块：

第一：数据的压缩与存储格式

对分析的数据选择合适的存储格式与压缩方式能提高hive的分析效率：

1）压缩方式

      压缩可以节约磁盘的空间，基于文本的压缩率可达40%+; 压缩可以增加吞吐量和性能量(减小载入内存的数据量)，但是在压缩和解压过程中会增加CPU的开销。所以针对IO密集型的jobs(非计算密集型)可以使用压缩的方式提高性能。 几种压缩算法：

Hadoop编码/解码器方式，如下表所示 

2）hive中压缩设置的方法

1. Hive中间数据压缩

  hive.exec.compress.intermediate：默认该值为false，设置为true为激活中间数据压缩功能。HiveQL语句最终会被编译成Hadoop的Mapreduce job，开启Hive的中间数据压缩功能，就是在MapReduce的shuffle阶段对mapper产生的中间结果数据压缩。在这个阶段，优先选择一个低CPU开销的算法。 
  mapred.map.output.compression.codec：该参数是具体的压缩算法的配置参数，SnappyCodec比较适合在这种场景中编解码器，该算法会带来很好的压缩性能和较低的CPU开销。设置如下：

set hive.exec.compress.intermediate=true
set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
set mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec;

2. Hive最终数据压缩

  hive.exec.compress.output：用户可以对最终生成的Hive表的数据通常也需要压缩。该参数控制这一功能的激活与禁用，设置为true来声明将结果文件进行压缩。 
  mapred.output.compression.codec：将hive.exec.compress.output参数设置成true后，然后选择一个合适的编解码器，如选择SnappyCodec。设置如下：

set hive.exec.compress.output=true 
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

3）压缩模式说明

1. 压缩模式评价

1. 压缩比：压缩比越高，压缩后文件越小，所以压缩比越高越好。
2. 压缩时间：越快越好。
3. 已经压缩的格式文件是否可以再分割：可以分割的格式允许单一文件由多个Mapper程序处理，可以更好的并行化。

2. 压缩模式对比

1. BZip2有最高的压缩比但也会带来更高的CPU开销，Gzip较BZip2次之。如果基于磁盘利用率和I/O考虑，这两个压缩算法都是比较有吸引力的算法。
2. LZO和Snappy算法有更快的解压缩速度，如果更关注压缩、解压速度，它们都是不错的选择。 LZO和Snappy在压缩数据上的速度大致相当，但Snappy算法在解压速度上要较LZO更快。
3. Hadoop的会将大文件分割成HDFS block(默认64MB)大小的splits分片，每个分片对应一个Mapper程序。在这几个压缩算法中 BZip2、LZO、Snappy压缩是可分割的，Gzip则不支持分割。

4）Hive中文件格式说明

  常见的hive文件存储格式包括以下几类：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC。其中TEXTFILE为默认格式，建表时默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。SequenceFile、RCFile、ORC格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到TextFile格式的表中，然后再从TextFile表中用insert导入到SequenceFile、RCFile表中。

3.1 TextFile

1. Hive数据表的默认格式，存储方式：行存储。
2. 可以使用Gzip压缩算法，但压缩后的文件不支持split
3. 在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。

建表代码

${建表语句}
stored as textfile;
##########################################插入数据########################################
set hive.exec.compress.output=true; --启用压缩格式
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  --指定输出的压缩格式为Gzip 
set mapred.output.compress=true;   
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;     
insert overwrite table textfile_table select * from T_Name;

3.2 Sequence Files

1. 压缩数据文件可以节省磁盘空间，但Hadoop中有些原生压缩文件的缺点之一就是不支持分割。支持分割的文件可以并行的有多个mapper程序处理大数据文件，大多数文件不支持可分割是因为这些文件只能从头开始读。Sequence File是可分割的文件格式，支持Hadoop的block级压缩。
2. Hadoop API提供的一种二进制文件，以key-value的形式序列化到文件中。存储方式：行存储。
3. sequencefile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，RECORD是默认选项，通常BLOCK会带来较RECORD更好的压缩性能。
4. 优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的

建表代码

${建表语句}
SORTED AS SEQUENCEFILE;    --将Hive表存储定义成SEQUENCEFILE
##########################################插入数据########################################
set hive.exec.compress.output=true; --启用压缩格式
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; --指定输出的压缩格式为Gzip 
set mapred.output.compression.type=BLOCK;   --压缩选项设置为BLOCK
set mapred.output.compress=true; 
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
insert overwrite table textfile_table select * from T_Name;

3.3 RCFile

存储方式：数据按行分块，每块按列存储。结合了行存储和列存储的优点：

1. 首先，RCFile 保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低
2. 其次，像列存储一样，RCFile 能够利用列维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取
3. 数据追加：RCFile不支持任意方式的数据写操作，仅提供一种追加接口，这是因为底层的 HDFS当前仅仅支持数据追加写文件尾部。
4. 行组大小：行组变大有助于提高数据压缩的效率，但是可能会损害数据的读取性能，因为这样增加了 Lazy 解压性能的消耗。而且行组变大会占用更多的内存，这会影响并发执行的其他MR作业。 考虑到存储空间和查询效率两个方面，Facebook 选择 4MB 作为默认的行组大小，当然也允许用户自行选择参数进行配置。

建表代码

${建表语句}
stored as rcfile;
-插入数据操作：
set hive.exec.compress.output=true; 
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
set mapred.output.compress=true; 
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
insert overwrite table rcfile_table select * from T_Name;

3.4 ORCFile

存储方式：数据按行分块，每块按照列存储。 
压缩快，快速列存取。效率比rcfile高，是rcfile的改良版本。

5）具体使用用例

hive文件存储格式包括以下几类：

1、TEXTFILE

2、SEQUENCEFILE

3、RCFILE

4、ORCFILE(0.11以后出现)

其中TEXTFILE为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理；

SEQUENCEFILE，RCFILE，ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到textfile格式的表中， 然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中。

前提创建环境：

hive 0.8

创建一张testfile_table表，格式为textfile。

create table if not exists testfile_table( site string, url  string, pv   bigint, label string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;

load data local inpath '/app/weibo.txt' overwrite into table testfile_table;

1、TEXTFILE
默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，
从而无法对数据进行并行操作。
示例：

create table if not exists textfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) \ row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;   插入数据操作： set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;   insert overwrite table textfile_table select * from testfile_table;

2、SEQUENCEFILE
SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。
SequenceFile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。
示例：

create table if not exists seqfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) \ row format delimited fields terminated by '\t' stored as sequencefile;   插入数据操作： set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; SET mapred.output.compression.type=BLOCK;   insert overwrite table seqfile_table select * from testfile_table;

3、RCFILE
RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。
RCFILE文件示例：

create table if not exists rcfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) \ row format delimited fields terminated by '\t' stored as rcfile;   插入数据操作： set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;   insert overwrite table rcfile_table select * from testfile_table;

四、ORCFILE

ORCFILE文件示例：

create table if not exists orcfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) \ row format delimited fields terminated by '\t' stored as orc;   插入数据操作： set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;   insert overwrite table orcfile_table select * from testfile_table;

五、再看TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE三种文件的存储情况：

[hadoop@node3 ~]$ hadoop dfs -dus /user/hive/warehouse/* hdfs://node1:19000/user/hive/warehouse/hbase_table_1 0 hdfs://node1:19000/user/hive/warehouse/hbase_table_2 0 hdfs://node1:19000/user/hive/warehouse/orcfile_table 0 hdfs://node1:19000/user/hive/warehouse/rcfile_table 102638073 hdfs://node1:19000/user/hive/warehouse/seqfile_table 112497695 hdfs://node1:19000/user/hive/warehouse/testfile_table 536799616 hdfs://node1:19000/user/hive/warehouse/textfile_table 107308067 [hadoop@node3 ~]$ hadoop dfs -ls /user/hive/warehouse/*/ -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 51328177 2014-03-20 00:42 /user/hive/warehouse/rcfile_table/000000_0 -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 51309896 2014-03-20 00:43 /user/hive/warehouse/rcfile_table/000001_0 -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 56263711 2014-03-20 01:20 /user/hive/warehouse/seqfile_table/000000_0 -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 56233984 2014-03-20 01:21 /user/hive/warehouse/seqfile_table/000001_0 -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 536799616 2014-03-19 23:15 /user/hive/warehouse/testfile_table/weibo.txt -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 53659758 2014-03-19 23:24 /user/hive/warehouse/textfile_table/000000_0.gz -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 53648309 2014-03-19 23:26 /user/hive/warehouse/textfile_table/000001_1.gz

总结:
        相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方式，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。

6）小结

1. TextFile默认格式，加载速度最快，可以采用Gzip进行压缩，压缩后的文件无法split，即并行处理。
2. SequenceFile压缩率最低，查询速度一般，将数据存放到sequenceFile格式的hive表中，这时数据就会压缩存储。三种压缩格式NONE，RECORD，BLOCK。是可分割的文件格式。
3. RCfile压缩率最高，查询速度最快，数据加载最慢。
4. 相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方式，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。
5. 在hive中使用压缩需要灵活的方式，如果是数据源的话，采用RCFile+bz或RCFile+gz的方式，这样可以很大程度上节省磁盘空间；而在计算的过程中，为了不影响执行的速度，可以浪费一点磁盘空间，建议采用RCFile+snappy的方式，这样可以整体提升hive的执行速度。至于lzo的方式，也可以在计算过程中使用，只不过综合考虑（速度和压缩比）还是考虑snappy适宜。

 

参考：

https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/78465467

https://blog.csdn.net/qq_36753550/article/details/82825207