Hive ---- 文件格式和压缩

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hive ---- 文件格式和压缩。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. Hadoop压缩概述

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为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器,如下表所示:

Hadoop查看支持压缩的方式hadoop checknative。

Hadoop在driver端设置压缩。

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压缩性能的比较:

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2. Hive文件格式

为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式,对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式,可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。

1. Text File

文本文件是Hive默认使用的文件格式,文本文件中的一行内容,就对应Hive表中的一行记录。

可通过以下建表语句指定文件格式为文本文件:

create table textfile_table
(column_specs)
stored as textfile;

2. ORC

1)文件格式

ORC(Optimized Row Columnar)file format是Hive 0.11版里引入的一种列式存储的文件格式。ORC文件能够提高Hive读写数据和处理数据的性能。

与列式存储相对的是行式存储,下图是两者的对比:

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如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。

前文提到的text file和sequence file都是基于行存储的,orc和parquet是基于列式存储的。

orc文件的具体结构如下图所示:

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每个Orc文件由Header、Body和Tail三部分组成。

其中Header内容为ORC,用于表示文件类型。

Body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,每个stripe里有三部分组成,分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer。

Index Data:一个轻量级的index,默认是为各列每隔1W行做一个索引。每个索引会记录第n万行的位置,和最近一万行的最大值和最小值等信息。
Row Data:存的是具体的数据,按列进行存储,并对每个列进行编码,分成多个Stream来存储。

Stripe Footer:存放的是各个Stream的位置以及各column的编码信息。
Tail由File Footer和PostScript组成。File Footer中保存了各Stripe的其实位置、索引长度、数据长度等信息,各Column的统计信息等;PostScript记录了整个文件的压缩类型以及File Footer的长度信息等。

在读取ORC文件时,会先从最后一个字节读取PostScript长度,进而读取到PostScript,从里面解析到File Footer长度,进而读取FileFooter,从中解析到各个Stripe信息,再读各个Stripe,即从后往前读。

3)建表语句

create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties (property_name=property_value, ...);

ORC文件格式支持的参数如下:

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3. Parquet

Parquet文件是Hadoop生态中的一个通用的文件格式,它也是一个列式存储的文件格式。

Parquet文件的格式如下图所示:

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上图展示了一个Parquet文件的基本结构,文件的首尾都是该文件的Magic Code,用于校验它是否是一个Parquet文件。

首尾中间由若干个Row Group和一个Footer(File Meta Data)组成。

每个Row Group包含多个Column Chunk,每个Column Chunk包含多个Page。以下是Row Group、Column Chunk和Page三个概念的说明:
行组(Row Group):一个行组对应逻辑表中的若干行。

列块(Column Chunk):一个行组中的一列保存在一个列块中。

页(Page):一个列块的数据会划分为若干个页。

Footer(File Meta Data)中存储了每个行组(Row Group)中的每个列快(Column Chunk)的元数据信息,元数据信息包含了该列的数据类型、该列的编码方式、该类的Data Page位置等信息。

3)建表语句

Create table parquet_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties (property_name=property_value, ...);

支持的参数如下:

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3. 压缩

在Hive表中和计算过程中,保持数据的压缩,对磁盘空间的有效利用和提高查询性能都是十分有益的。

1. Hive表数据进行压缩

在Hive中,不同文件类型的表,声明数据压缩的方式是不同的。

1)TextFile

若一张表的文件类型为TextFile,若需要对该表中的数据进行压缩,多数情况下,无需在建表语句做出声明。直接将压缩后的文件导入到该表即可,Hive在查询表中数据时,可自动识别其压缩格式,进行解压。

需要注意的是,在执行往表中导入数据的SQL语句时,用户需设置以下参数,来保证写入表中的数据是被压缩的。

--SQL语句的最终输出结果是否压缩
set hive.exec.compress.output=true;
--输出结果的压缩格式(以下示例为snappy)
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

2)ORC

若一张表的文件类型为ORC,若需要对该表数据进行压缩,需在建表语句中声明压缩格式如下:

create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties ("orc.compress"="snappy");

3)Parquet

若一张表的文件类型为Parquet,若需要对该表数据进行压缩,需在建表语句中声明压缩格式如下:

create table orc_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties ("parquet.compression"="snappy");

2. 计算过程中使用压缩

1)单个MR的中间结果进行压缩

单个MR的中间结果是指Mapper输出的数据,对其进行压缩可降低shuffle阶段的网络IO,可通过以下参数进行配置:

--开启MapReduce中间数据压缩功能
set mapreduce.map.output.compress=true;
--设置MapReduce中间数据数据的压缩方式(以下示例为snappy)
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

2)单条SQL语句的中间结果进行压缩

单条SQL语句的中间结果是指,两个MR(一条SQL语句可能需要通过MR进行计算)之间的临时数据,可通过以下参数进行配置:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-596924.html

--是否对两个MR之间的临时数据进行压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
--压缩格式(以下示例为snappy)
set hive.intermediate.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

到了这里,关于Hive ---- 文件格式和压缩的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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