hive parquet建表

Hive Parquet 建表

Parquet 是一种列式存储格式，它被广泛应用于大数据处理平台，如 Hive、Impala 和 Spark 等。在 Hive 中使用 Parquet 格式可以提供高性能的查询和压缩，能够节省存储空间并提高查询效率。本文将介绍如何在 Hive 中使用 Parquet 格式建表，并提供相应的代码示例。

什么是 Parquet 格式

Parquet 是一种以列为单位进行存储的文件格式，它能够提供高效的压缩和编码方式，以及更快的查询速度。与传统的行式存储格式相比，Parquet 可以更好地支持列式存储的特性，如谓词下推（Predicate Pushdown）和列剪枝（Column Pruning）等。Parquet 还支持复杂数据类型，如嵌套的结构化数据，这使得它成为处理半结构化和结构化数据的理想选择。

在 Hive 中创建 Parquet 表

在 Hive 中创建 Parquet 表需要先创建外部表，然后将数据加载到表中。下面是一个创建 Parquet 表的示例代码：

```sql
-- 创建外部表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS parquet_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
)
ROW FORMAT SERDE 'parquet.hive.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS
  INPUTFORMAT 'parquet.hive.DeprecatedParquetInputFormat'
  OUTPUTFORMAT 'parquet.hive.DeprecatedParquetOutputFormat'
LOCATION '/path/to/parquet_table';

-- 加载数据到表中
INSERT INTO TABLE parquet_table
SELECT id, name, age FROM source_table;

上述代码中，我们首先创建了一个名为 parquet_table 的外部表，该表有三列：id、name 和 age。在 ROW FORMAT 子句中，我们指定了 Parquet 的序列化和反序列化器（SerDe），以及输入和输出格式。STORED AS 子句指定了 Parquet 表的存储格式。

接下来，我们通过 INSERT INTO 语句将数据从源表 source_table 加载到 Parquet 表中。请注意，这里的 LOAD DATA INPATH 语句不适用于 Parquet 表，因为 Parquet 表是不可更改的。相反，我们需要使用 INSERT INTO 语句将数据插入到 Parquet 表中。

Parquet 表的查询优化

使用 Parquet 格式的表可以获得更快的查询速度和更高的压缩比。下面是一些在 Hive 中查询 Parquet 表时的优化技巧：

谓词下推

Parquet 文件中的各个列都有自己的元数据和统计信息，Hive 可以利用这些信息来进行谓词下推。谓词下推是指在查询过程中，Hive 可以根据谓词条件将不满足条件的列数据过滤掉，从而减少 IO 操作和查询时间。例如，当我们查询一个包含百万行数据的 Parquet 表时，可以使用 WHERE 子句过滤掉不符合条件的行，从而加快查询速度。

列剪枝

Parquet 格式的文件中每列都有自己的元数据，包括列名和数据类型等信息。Hive 可以利用这些元数据来进行列剪枝，即只读取查询所需的列数据，而不需要读取整个文件。列剪枝可以减少磁盘 IO 操作和网络传输，从而提高查询效率。

压缩和编码

Parquet 格式支持多种压缩和编码方式，如 Snappy、LZO、Gzip 和 Delta Encoding 等。可以根据数据的压缩需求选择合适的压缩和编码方式，以减少存储空间并提高查询性能。

示例

下面是一个使用 Parquet 格式建表的完整示例：

```sql
-- 创建外部表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS parquet_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
)
ROW FORMAT SERDE 'parquet