Hive的文件存储格式
文件主要存储格式有四种：textfile、sequencefile、orc、parquet
在Hive建表的时候可以指定文件存储格式，具体可见：HIVE操作语句–DDL篇
CREATE TABLE table_name(
······
)
SORTED AS file_format
file_format代表文件格式；
常用的文件格式：textfile(文本)、sequencefile(二进制序列文件)、rcfile(列式存储)
前提：行式存储以及列式存储
行式存储
行存储中的数据是按照数据行为基础逻辑单元进行存储，一行中的数据在存储介质中以连续的形式存在。行存储时将表格看作一个一个的记录，优势是更新块，数据集中数据都是单条记录，适合事务。
列式存储
列存储的数据时按照列为基础逻辑存储单元进行存储，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。列存储将表中数据一列一列的存储在一起，优势是便于查找，以及进行聚合运算。
texfile 和 sequencefile 是行式存储
orc 和 parquet 是列式存储
一、TextFile 格式
默认文件存储格式，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，进行数据的压缩，但是使用Gzip的时候，数据不能进行切分。
二、Orc 格式
每个Orc文件是由1个或者多个stripe组成，每个stripe一般为HDFS的块大小，每个stripe包含多条记录，记录按照列进行独立存储。每个stripe由三部分组成，分别是 Index Data, Row Data, Stripe Footer。
Index Data：一个轻量级的索引，默认每隔1W行做一个索引，记录某行的各字段在Row Data中的offset；
Row Data：存储的是具体的数据，先取数据中部分行，将行按列进行存储。并对每个列进行了编码，分成多个Stream存储；
Stripe Footer：存储的是各个Stream的类型，长度等信息。
在文件存储的时候，每个文件都有一个File Footer，记录着每个Stripe的行数，以及每个行的数据类型；每个数据文件存储的尾部有一个Post Script，记录了数据文件的压缩类型，以及File Footer的长度信息。
读取文件时，先从文件尾部读取Post Script，解析到File Footer的长度，再读File Footer，解析到每个Stripe信息，获取到每个Stream的信息，随后通过Stream，以及Index进行读取数据。
三、Parquet 格式
文件是以二进制方法存储，不能直接读取文件，文件中包括该文件的数据以及元数据。
Row Group：行组，每一个行组包含一定的行数，并且在一个HDFS文件中最少存储一个行组；
Column Chunk：列块，在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有块连续存储在行组文件中。一个列块中的值都是相同类型，不同的列块可以使用不同的算法进行压缩；
Page：页，每一个列块划分为多个页，一个页是最小的编码单位，在同一个列块的不同页，可能使用不同的编码方式。
一个Parquet文件可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的 Magic Code，用于校验该文件是否是一个Parquet文件，Footer length 记录了文件的元数据的大小，通过该值和文件的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。除了文件中的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。
column chunk a meta data中保存着该列块元数据，包括字段类型，数据个数，起始位置偏移量等。
在文件中，包括三种类型的页：数据页、字典页和索引页。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-514380.html
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，但在Parquet中不支持索引页。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-514380.html
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