Hive：数据查询（10.压缩和存储）
文章目录
- 1.Hadoop添加支持Snappy压缩
- 1.1 查看
- 1.2 jar包准备
- 1.3 jar包安装
- 1.4 编译源码
- 2.Hadoop压缩配置
- 2.1 MR支持的压缩编码
- 2.2 压缩参数配置
- 3.开启Map输出阶段压缩
- 4.开启Reduce输出阶段压缩
- 5.文件存储格式
- 5.1 列式存储和行式存储
- 5.2 基于行格式
- 5.2.1 TextFile
- 5.2.2 SequenceFile
- 5.3 基于列格式
- 5.3.1 RCfile
- 5.3.2 ORCfile（Optimized Row Columnar）
- 5.3.3 Parquet
- 5.4 总结对比
1.Hadoop添加支持Snappy压缩
1.1 查看
查看当前集群是否支持snappy压缩：
hadoop checknative
1.2 jar包准备
jar包准备(hadoop源码、JDK8 、maven、protobuf)
（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz
（2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
（3）snappy-1.1.3.tar.gz
（4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz
（5）protobuf-2.5.0.tar.gz
1.3 jar包安装
注意：所有操作必须在root用户下完成
1．JDK解压、配置环境变量JAVA_HOME和PATH，验证java-version(如下都需要验证是否配置成功)
[root@hadoop101 software] # tar -zxf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 software]# vi /etc/profile
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
[root@hadoop101 software]#source /etc/profile
验证命令：java -version
2．Maven解压、配置 MAVEN_HOME和PATH
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 apache-maven-3.0.5]# vi /etc/profile
#MAVEN_HOME
export MAVEN_HOME=/opt/module/apache-maven-3.0.5
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
[root@hadoop101 software]#source /etc/profile
验证命令：mvn -version
1.4 编译源码
1．准备编译环境
[root@hadoop101 software]# yum install svn
[root@hadoop101 software]# yum install autoconf automake libtool cmake
[root@hadoop101 software]# yum install ncurses-devel
[root@hadoop101 software]# yum install openssl-devel
[root@hadoop101 software]# yum install gcc*
2．编译安装snappy
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 module]# cd snappy-1.1.3/
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ./configure
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make install
# 查看snappy库文件
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy
3．编译安装protobuf
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 module]# cd protobuf-2.5.0/
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# ./configure
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# make
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# make install
# 查看protobuf版本以测试是否安装成功
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# protoc --version
4．编译hadoop native
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf hadoop-2.7.2-src.tar.gz
[root@hadoop101 software]# cd hadoop-2.7.2-src/
[root@hadoop101 software]# mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=/usr/local/lib -Dbundle.snappy
执行成功后，/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.7.2.tar.gz即为新生成的支持snappy压缩的二进制安装包。
将snappy和hadoop2.7.2编译后的so文件，放置到HADOOP_HOME/lib/native目录下即可
2.Hadoop压缩配置
2.1 MR支持的压缩编码
2.2 压缩参数配置
要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：
3.开启Map输出阶段压缩
开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。
具体配置如下：
案例实操：
1．开启hive中间传输数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;
2．开启mapreduce中map输出压缩功能
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;
3．设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec=
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4．执行查询语句
hive (default)> select count(ename) name from emp;
4.开启Reduce输出阶段压缩
当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。
属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。默认值false，输出就是非压缩的纯文本文件。值为true，来开启输出结果压缩功能。
案例实操：
1．开启hive最终输出数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;
2．开启mapreduce最终输出数据压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
3．设置mapreduce最终数据输出压缩方式
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4．设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
5．测试一下输出结果是否是压缩文件
hive (default)> insert overwrite local directory
'/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
5.文件存储格式
Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
5.1 列式存储和行式存储
上图所示左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储
- 行存储的特点
查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。 - 列存储的特点
因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。
TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的；ORC和PARQUET是基于列式存储的
5.2 基于行格式
5.2.1 TextFile
默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大
5.2.2 SequenceFile
二进制存储文件，在Hive中key为空，value存储具体值，避免排序
5.3 基于列格式
5.3.1 RCfile
面向列的数据格式，扫描HDFS Block的头部
5.3.2 ORCfile（Optimized Row Columnar）
- Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引是记录某行的各字段在Row Data中的offset。
- Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。
- Stripe Footer：存的是各个Stream的类型，长度等信息。
每个文件有一个File Footer，这里面存的是每个Stripe的行数，每个Column的数据类型信息等；每个文件的尾部是一个PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读
5.3.3 Parquet
Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的
- 行组(Row Group)
- 列块(Column Chunk)
- 页(Page)
5.4 总结对比
-
ORC和Parquet的对比：
ORC： hive独有！只能在hive中使用！
Parquet: clodera公司退出的一个旨在整个Hadoop体系中通用的一个高效的数据存储格式！
性能上ORC稍稍领先于Parquet! -
向表中加载数据时，如果表以TEXTFILE为格式存储数据，可以使用load或insert都可以！
如果表以ORC或Parquet格式存储，只能使用insert方式导入数据！ -
压缩比：ORC>Parquet>TextFile
在查询速度上，无明显差别！
一般都是用ORC（内部使用snappy压缩）