总述
文件存储格式(Text、Sequence、ORC、Parquet)与数据压缩格式(gzip、lzo、snappy、bzip2)的选择是两件事，Text使用Gzip、Bzip2较为推荐，Parquet使用Snappy、Gzip较为推荐。
Hive 语句最终是转化为 MapReduce 程序来执行的，而 MapReduce 的性能瓶颈在与 网络IO 和 磁盘IO，要解决性能瓶颈，最主要的是 减少数据量，对数据进行压缩是个好方式。压缩虽然是减少了数据量，但是压缩过程要消耗 CPU，但是在 Hadoop 中，往往性能瓶颈不在于 CPU，CPU 压力并不大，所以压缩充分利用了比较空闲的 CPU。
其实各种优化手段（存储方案、压缩方案、优化方案），无非就是减少每一个阶段处理的数据量，能够并行处理的尽量并行处理，防止数据倾斜的产生。
1、Hive的数据压缩介绍及使用
1、HIVE的输入编解码器不需要设置，使用文件扩展名自动判断是否支持，Hive的Map、Reduce压缩功能默认不开启；
2、Hive常见的存储格式的区别与应用场景，SequenceFile实现合并小文件，SequenceFile格式与mapreduce；
3、HIVE使用Map、Reduce压缩功能时需要开启hive中间传输数据压缩功能，才可正常使用；
4、snappy最常作为企业数据压缩格式，但不支持切分，而LZO可通过使用索引实现切分；
# 开启hive中间传输数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;
# snappy可以进行行级、块级压缩
hive (default)>set hive.intermediate.compression.type=BLOCK;
# 设置中间传输数据的压缩方式
hive (default)>set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
# 开启mapreduce中map输出压缩功能
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;
# 设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;# 开启hive最终输出数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;
# 设置最终输出压缩编解码器为Gzip
hive (default)>set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
# 开启mapreduce最终输出数据压缩 （即，Reduce输出压缩功能）
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
# 设置mapreduce最终数据输出压缩方式
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
# 设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;2、文件存储格式
Hive支持的存储数据的格式主要有：TEXTFILE（行式存储，有明文查验、与其他系统有交互时使用） 、SEQUENCEFILE（行式存储，hadoop原生支持好而在生产中一般不用）、ORC（列式存储，RCFILE的优化，可拆分、压缩比高、节省集群资源）、PARQUET（列式存储，支持嵌套结构的存储、数据格式是语言且平台无关）。
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。
3、测试存储和压缩
比对三种主流的文件存储格式TEXTFILE 、ORC、PARQUET
1、压缩比：ORC > Parquet > Text（Text纯文本记录，是Hive的默认格式）
2、查询速度：三者几乎一致
3、HDFS上显示的是原来的文件名，如果压缩的话，使用类似于000000_0的文件名
4、Text存储格式的表可以直接加载明文数据文件，而ORC、PARQUET需要通过其中转插入
