hadoop列式存储和行式存储

列式存储和行式存储的区别

• 压缩比较

列式存储是按照列进行存储的，同一列的相邻的value的数据类型是一样，可以对value进行压缩。

行式存储按照行存储，一行中有多个字段，字段类型不一样，会导致压缩性能就较差

• 读取比较

读取 select id, time from table;

行式存储：需要遍历每一行，再将id、time拼接出来

列式存储： 只需要读取id、time两列就好

但是对于select * from table

列实存储需要再拼接，所以效率会低一些。

但是在大数据领域下一般不会进行全表扫描，所以大多采用列式存储

为什么我们需要不同的文件存储格式呢？

不同的文件存储格式在存储大小、读取速率、写入速率会有不同的表现。而不同的场景下对这两者的要求是不同的，比如说在数据仓库通常是一次写入，多次读取的，对读取性能有更高的要求。所以需要有不同的文件存储格式满足不同的需求。

常见的行式存储格式：TextFile、SequenceFile、Avro

常见的列式存储格式有:ORC、RC file、parquet

ORC、RC file是结合了行、列存储的数据格式

• TextFile

  常采用csv、json等固定长度的纯文本格式

  hive中表数据的默认存储格式，将所有的数据都存储为String类型，不便于数据的解析，却比较通用。不具备随机读写的能力，占用空间较大

• SequenceFile

  按行存储二进制键值对数据，HDFS自带

  二进制文件，将 序列化到文件中，二进制的可读性就不好

  可用于hadoop中小文件的打包存档

  支持记录压缩、块压缩

• Avro

  一个序列化系统。基于行存储

  序列化：将内存中的对象转为字节序列，便于网络中的传输。

  反序列化：将字节序列转为内存中的对象。

  用Json格式存储数据定义（表的描述、字段、字段类型），二进制格式存储数据

  通用的数据格式

  可压缩

  可读性就较低

  自带RPC

• Parquet

  按照列进行存储，spark sql的默认数据源格式，列式存储的优缺点。即读取某一列的数据较快

• RC file

  先划分行集合，在行集合中存储列式数据，加入轻量级索引，允许跳过行。

• ORC FIle

  RC的优化版本

ORC 文件格式将行集合存储在一个文件中，并且在集合中，行数据以列格式存储。

ORC 文件包含称为stripe的行数据组和File footer（文件页脚）中的辅助信息 。默认stripe大小为 250 MB。大stripe大小支持从 HDFS 进行大量、高效的读取。

​ 在Hive中常用的使用方式：一般读入源文件为Avro格式，在Hive中的中间过程可以使用ORC存储，而最后保存也选择Avro格式保存。因为Avro格式比较通用，而ORC格式在很多地方并不能使用。

差异

• 读取（速度从高到低排序）

Avro：查询随时间变化，支持扩展字段

Parquet：适合在宽表上查询少数列

Parquet & ORC：以牺牲性能为代价，优化读取能力

TextFile：可读性最佳，但是文件读取速度慢

• Hive查询（速度从高到低排序）

ORC**（常用）：几乎专门为Hive定制的格式，速度很快
Parquet（常用）**
Text
Avro**（常用）**：占地小，节省磁盘空间，也是比较通用的格式
SequenceFile：占地小，节省磁盘空间；本身是为了MR的k、v对设计，而非Hive，所以对于Hive来说速度最慢。

总结：常用的格式是AVRO 、Parquet、ORC；Parquet、ORC是列式存储格式，Avro是行式存储格式。

对比Avro和Parquet：

1.Parquet由于是列式存储格式，所以在读取查询效率比较高。

2.在模式演变方面，Avro比 PARQUET 成熟得多。Parquet 仅支持模式追加，而 Avro支持功能强大的模式演变，即添加或修改列。也就是说在写操作上，Avro表现更好。

3.Avro是ETL操作的理想选择，需要查询所有的列

ORC和Parquet的比较

Parquet更能存储嵌套数据

ORC更能进行谓词下推

ORC支持ACID属性

ORC压缩效率更高

参考文章：
https://blog.csdn.net/JacksonKing/article/details/126076959?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22166806028916800186597123%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130102334%E2%80%A6%22%7D&request_id=166806028916800186597123&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-2-126076959-null-null.142v63control,201v3control,213v2t3_control1&utm_term=hadoop%20ORC&spm=1018.2226.3001.4187

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