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

Hive:数据查询(10.压缩和存储)_第1张图片

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):

Hive:数据查询(10.压缩和存储)_第2张图片

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

Hive:数据查询(10.压缩和存储)_第3张图片
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

  1. 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。
  2. 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)

Hive:数据查询(10.压缩和存储)_第4张图片

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

  1. 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!

  2. 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!

  3. 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)

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