hive数据文件格式和压缩格式

.文件格式

文件格式按面向的存储形式不同，分为面向行和面向列两大类文件格式。

面向行、列类型	类型名称	是否可切割计算	优点	缺点	适用场景
面向行	文本文件（.txt)	YES	查看编辑简单	无压缩占空间大，传输 压力大，数据解析开销大	学习练习使用
面向行	SequenceFile序列 文件格式(.seq)	YES	自支持、二进制KV 存储，支持行和块的 压缩	本地查看不方便，小文件合并 成KV格式后不易查看内部数据	生产环境使用 map输出的默认 文件格式
面向列	rcfile文件格式(.rc)	YES	数据加载快，查询快， 空间利用率高，高负 载能力	每一项都不是最高	学习生产均可
面向列	orcfile文件格式(.orc)	YES	兼具rcfile优点、进一步 提高了读取、存储效率、 新数据类型的支持	每一项都不是最高	学习生产均可

压缩格式

压缩格式按其可切分性，分成可切分和不可切分两种

可切分性	类型名称	是否Hadoop原生支持	优点	缺点	适用场景
可切分	lzo(.lzo)	NO	压缩、解压速度快， 合理的压缩率	压缩率比gzip低 不原生、需要native 安装	单个文件越大，lzo 优点越越明显。压 缩完成后>=200M为宜
可切分	bzip2(.bz2)	YES	高压缩率超过gzip，原生 支持,用linux bzip可解压操作	压缩、解压速率慢	处理速度要求不高，需 要高压缩率
不可切分	gzip(.gz)	YES	压缩解压速率快 原生、native都支持使用方便	不可切分，对cpu要 求高	压缩后文件<=130MB 适宜
不可切分	snappy(.snappy)	NO	高速压缩/解压速度，合理的 压缩率	压缩率比gzip低，不原生， 需要native安装	适合作为map->reduce 或是job数据流的中间数 据传输格式