Hive-ORC文件存储格式（续）

　　本文在Hive-ORC文件存储格式的理论基础上，进一步分析一个实际的Hive ORC表中的数据存储形式。

一、表结构

　　库名+表名：fileformat.test_orc

字段	类型
category_id	string
product_id	int
brand_id	int
price	double
category_id_2	string

　　
　　在hive中命令desc formatted fileformat.test_orc;的结果如下图：
　　
　　
　　
　　根据上图中的location信息，查看在HDFS上的文件：
　　
　　

二、查看dump文件

　　hive提供了一个--orcfiledump参数用于查看HDFS上ORC表格的文件信息，在hive-0.13版本中的使用方法为：hive --orcfiledump ，其他版本的使用方法可以去官方文档中查找。
　　下面是命令hive --orcfiledump /user/hive/warehouse/fileformat.db/test_orc/000000_0的查询结果
　　

三、dump文件分析

　　接下来的分析，请对照着文章Hive-ORC文件存储格式中的图1-ORC文件结构图进行。
　　使用hql语句，统计出各字段的count, min, max, sum信息如下：

字段	COUNT	MIN	MAX	SUM
category_id	1000000	5011	975673	4.0222868968E11
product_id	1000000	968	50997770	27158964508399
brand_id	999130	0	1026427	774991825568
price	1000000	-0.0092	358000.0	1.8953626711045265E8
category_id_2	1000000	5010	5996	5.183530839E9

　　
　　从dump文件的图片中可以看出，大致分成四个部分：

1、表结构信息

　　记录整张表的记录数，压缩方式，压缩大小，以及表结构。在表结构部分，ORC将整张表的所有字段构造成一个大的struct结构。对应图1-ORC文件结构图中的Postscript部分。

２、Stripe统计信息

　　统计当前HDFS文件对应Stripe的信息，包括各个字段的count，min, max, sum信息。对于最外层的Struct，只统计其count值。由于这张表数据量不大，当前HDFS文件中只有一个Stripe。对应图1-ORC文件结构图中的Stripe Footer部分。
　　

3、File统计信息

　　统计内容和第二部分一致，不过这里统计的整张表的每个字段count, min, max, sum信息。对应图1-ORC文件结构图中的FileFooter部分。
　　这里我们将dump文件中的统计信息，与各字段实际统计信息作对比。通过与上面表格中各字段统计信息对比，发现对于int类型和double类型的字段，min, max, sum的结果都是匹配的。但是对于string类型的字段，仅仅只有min, max统计结果一致，sum的结果不相同。

4、Stripe详细信息

　　统计各Stripe的offset，总记录行数等Stripe层次的信息。该Stripe中各字段的Index Data和Row Data，以及每个字段的编码方式。
　　前面一行Stripe: offset: 3 data: 7847351 rows: 1000000 tail: 132 index: 7936应该也是保存在FileFooter中，后面各个字段统计信息对应图1-ORC文件结构图中的Index Data和Row Data部分。
　　从dump文件中的数据可以看出，每个字段的ROW_INDEX以及DATA信息是保存在一块连续空间中的，这块文件从offset=3开始。这也说明图1-ORC文件结构图中Row Data区的数据紧随Index Data区数据之后。
　　Index Data数据统计：

起始位置	字段
3……21	STRUCT
22……1141	category_id
1142……3056	product_id
3057……5135	brand_id
5136……7201	price
7202……7938	category_id_2

　　Row Data数据统计：

起始位置	字段	描述
7939……59887	category_id	字段对应词条int流
59888……59898	category_id	词条长度int流
59899……60989	category_id	字典词条数据
60990……3525432	product_id	实际数据int流
3525433……3527085	brand_id	标识IF NULL的byte流
3527086……5708142	brand_id	实际数据int流
5708143……7855016	price	double类型
7855017……7855212	category_id_2	字段对应词条int流
7855213……7855219	category_id_2	词条长度int流
7855220……7855289	category_id_2	字典词条数据

　　在ORC文件的int类型和string类型保存时，会有一个byte流用于记录字段的某个记录是否为null，根据统计只有brand_id 字段的count值不足100000条，也就是说除了brand_id 字段之外，其他字段中没有null值。所以在上面Row Data表中，只有brand_id有一个对应的IF NULL标识流。一个String类型，会将词条数据保存在字节流中，然后一个int流记录每个词条的长度，另外一个int流用于指定字段某个记录对应字典词条中的哪一个。
　　
　　这部分最后记录了每一个字段的存储方式，统计如下

字段	类型	存储方式
STRUCT		DIRECT
category_id	String	DICTIONARY_V2
product_id	Int	DIRECT_V2
brand_id	Int	DIRECT_V2
price	Double	DIRECT
category_id_2	String	DICTIONARY_V2

转载于:https://www.cnblogs.com/wuyida/p/6300239.html