Hive文件存储格式

Hive支持的存储数据的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。

1 列式存储和行式存储

左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储

这些就是hive文件的存储格式，也就是行式存储和列式存储，压缩格式指的是hadoop存储的压缩格式。

• 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。

2 TextFile格式

默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用，但使用Gzip这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

3 Orc格式

Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。
如图所示可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe一般为HDFS的块大小，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储，对应到Parquet中的row group的概念。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer：

orc格式

1）Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引应该只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。

4 Parquet格式

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。

1. 行组(Row Group)：每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，类似于orc的stripe的概念。
2. 列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。一个列块中的值都是相同类型的，不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。

3. 页(Page)：每一个列块划分为多个页，一个页是最小的编码的单位，在同一个列块的不同页可能使用不同的编码方式。
   通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如图所示。

   
   
   

   parquet格式
   
   

   上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页。

存储文件的压缩比总结：ORC > Parquet > textFile

5 存储和压缩结合

1 修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式
1．查看hadoop checknative命令使用
[at@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative [-a|-h] check native hadoop and compression libraries availability
2．查看hadoop支持的压缩方式

[at@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative
17/12/24 20:32:52 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
17/12/24 20:32:52 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop:  true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so
zlib:    true /lib64/libz.so.1
snappy:  false 
lz4:     true revision:99
bzip2:   false

3．将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-2.7.2.tar.gz包导入到hadoop102的/opt/software中
4．解压hadoop-2.7.2.tar.gz到当前路径
[at@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz
5．进入到/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native路径可以看到支持Snappy压缩的动态链接库

[at@hadoop102 native]$ pwd
/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native
[at@hadoop102 native]$ ll
-rw-r--r--. 1 at at  472950 9月   1 10:19 libsnappy.a
-rwxr-xr-x. 1 at at  955 9月   1 10:19 libsnappy.la
lrwxrwxrwx. 1 at at    18 12月 24 20:39 libsnappy.so -> libsnappy.so.1.3.0
lrwxrwxrwx. 1 at at   18 12月 24 20:39 libsnappy.so.1 -> libsnappy.so.1.3.0
-rwxr-xr-x. 1 at at  228177 9月   1 10:19 libsnappy.so.1.3.0

6．拷贝/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native里面的所有内容到开发集群的/opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native路径上
[at@hadoop102 native]$ cp ../native/* /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/
7．分发集群
[at@hadoop102 lib]$ xsync native/
8．再次查看hadoop支持的压缩类型

[at@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative
17/12/24 20:45:02 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
17/12/24 20:45:02 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop:  true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so
zlib:    true /lib64/libz.so.1
snappy:  true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libsnappy.so.1
lz4:     true revision:99
bzip2:   false

9．重新启动hadoop集群和hive

注意：所有关于ORCFile的参数都是在HQL语句的TBLPROPERTIES字段里面出现
1．创建一个非压缩的的ORC存储方式

  （1）建表语句

create table log_orc_none(

track_time string,

url string,

session_id string,

referer string,

ip string,

end_user_id string,

city_id string

)

row format delimited fields terminated by '\t'

stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");

  （2）插入数据

hive (default)> insert into table log_orc_none select * from log_text ;

  （3）查看插入后数据

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_none/ ;

7.7 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_0

2．创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式

  （1）建表语句

create table log_orc_snappy(

track_time string,

url string,

session_id string,

referer string,

ip string,

end_user_id string,

city_id string

)

row format delimited fields terminated by '\t'

stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");

  （2）插入数据

hive (default)> insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;

  （3）查看插入后数据 

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/ ;

3.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0

3．上一节中默认创建的ORC存储方式，导入数据后的大小为

2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0

比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩，ZLIB采用的是deflate压缩算法。比snappy压缩的小。

存储方式和压缩总结
在实际的项目开发当中，hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy，lzo。