压缩和存储

1、文件存储格式

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

1) 列式存储和行式存储

hive lzo 存储格式 hive支持的存储格式_mysql

上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。

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(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，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。

可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于RowGroup概念，不过大小由4MB->250MB，这样应该能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer：

hive lzo 存储格式 hive支持的存储格式_分布式存储_02

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是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。

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。

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文件的格式如下图所示。

hive lzo 存储格式 hive支持的存储格式_大数据_03

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。

5) 主流文件存储格式对比实验

从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。

存储文件的压缩比测试：

--1）TextFile
--（1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE
	create table log_text (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 textfile ;
--（2）向表中加载数据
	hive (default)> load data local inpath '/root/log' into table log_text ;
--（3）查看表中数据大小
	dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;
	18.1 M  /user/hive/warehouse/log_text/log.data
--2）ORC
--（1）创建表，存储数据格式为ORC
	create table log_orc(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 ;
--（2）向表中加载数据
	insert into table log_orc select * from log_text ;
--（3）查看表中数据大小
	dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/ ;
	2.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
--3）Parquet
--（1）创建表，存储数据格式为parquet
	create table log_parquet(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 parquet ;	
--（2）向表中加载数据
	insert into table log_parquet select * from log_text ;
--（3）查看表中数据大小
	dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/ ;
	13.1 M  /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0
--存储文件的压缩比总结：
	ORC >  Parquet >  textFile

2、存储和压缩结合

详情请参考官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC

ORC存储方式的压缩：

Key

Default

Notes

orc.compress

ZLIB

high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY)

orc.compress.size

262,144

number of bytes in each compression chunk

orc.stripe.size

67,108,864

number of bytes in each stripe

orc.row.index.stride

10,000

number of rows between index entries (must be >= 1000)

orc.create.index

true

whether to create row indexes

orc.bloom.filter.columns

“”

comma separated list of column names for which bloom filter should be created

orc.bloom.filter.fpp

0.05

false positive probability for bloom filter (must >0.0 and <1.0)

--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
	insert into table log_orc_none select * from log_text ;
--（3）查看插入后数据
	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
	insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;
--（3）查看插入后数据
	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
--总结
	比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩。比snappy压缩的小。