hive 的几种存储格式

Hive文件存储格式
1.textfile
textfile为默认格式
存储方式：行存储
磁盘开销大 数据解析开销大
压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分

2.sequencefile
二进制文件,以的形式序列化到文件中
存储方式：行存储
可分割 压缩
一般选择block压缩
优势是文件和Hadoop api中的mapfile是相互兼容的。

3.rcfile
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
读记录尽量涉及到的block最少
读取需要的列只需要读取每个row group 的头部定义。
读取全量数据的操作 性能可能比sequencefile没有明显的优势

 

4.orc

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.自定义格式
用户可以通过实现inputformat和 outputformat来自定义输入输出格式。

Apache Parquet

源自于google Dremel系统（可下载论文参阅），Parquet相当于Google Dremel中的数据存储引擎，而Apache顶级开源项目Drill正是Dremel的开源实现。

Apache Parquet 最初的设计动机是存储嵌套式数据，比如Protocolbuffer，thrift，json等，将这类数据存储成列式格式，以方便对其高效压缩和编码，且使用更少的IO操作取出需要的数据，这也是Parquet相比于ORC的优势，它能够透明地将Protobuf和thrift类型的数据进行列式存储，在Protobuf和thrift被广泛使用的今天，与parquet进行集成，是一件非容易和自然的事情。 除了上述优势外，相比于ORC, Parquet没有太多其他可圈可点的地方，比如它不支持update操作（数据写成后不可修改），不支持ACID等。

Apache ORC

ORC（OptimizedRC File）存储源自于RC（RecordColumnar File）这种存储格式，RC是一种列式存储引擎，对schema演化（修改schema需要重新生成数据）支持较差，而ORC是对RC改进，但它仍对schema演化支持较差，主要是在压缩编码，查询性能方面做了优化。RC/ORC最初是在Hive中得到使用，最后发展势头不错，独立成一个单独的项目。Hive 1.x版本对事务和update操作的支持，便是基于ORC实现的（其他存储格式暂不支持）。ORC发展到今天，已经具备一些非常高级的feature，比如支持update操作，支持ACID，支持struct，array复杂类型。你可以使用复杂类型构建一个类似于parquet的嵌套式数据架构，但当层数非常多时，写起来非常麻烦和复杂，而parquet提供的schema表达方式更容易表示出多级嵌套的数据类型。

总结：
textfile 存储空间消耗比较大，并且压缩的text 无法分割和合并 查询的效率最低,可以直接存储，加载数据的速度最高
sequencefile 存储空间消耗最大,压缩的文件可以分割和合并 查询效率高，需要通过text文件转化来加载
rcfile 存储空间最小，查询的效率最高 ，需要通过text文件转化来加载，加载的速度最低

相比传统的行式存储引擎，列式存储引擎具有更高的压缩比，更少的IO操作而备受青睐（注：列式存储不是万能高效的，很多场景下行式存储仍更加高效），尤其是在数据列（column）数很多，但每次操作仅针对若干列的情景，列式存储引擎的性价比更高。

在互联网大数据应用场景下，大部分情况下，数据量很大且数据字段数目很多，但每次查询数据只针对其中的少数几行，这时候列式存储是极佳的选择