目录
1.如何开启Map输出阶段压缩
2.如何开启Reduce输出阶段压缩
3.文件存储格式
TextFile格式
Orc格式
Parquet格式
实验
总结
1.如何开启Map输出阶段压缩
开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：
（1）开启hive中间传输数据压缩功能（hive本身也希望自己控制下压缩）
set hive.exec.compress.intermediate=true;
（2）开启mapreduce中map输出压缩功能
set mapreduce.map.output.compress=true;
（3）设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
（4）执行查询语句
select count(ename) name from emp;2.如何开启Reduce输出阶段压缩
（1）开启hive最终输出数据压缩功能（hive希望能自己控制压缩）
set hive.exec.compress.output=true;
（2）开启mapreduce最终输出数据压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
（3）设置mapreduce最终数据输出压缩方式
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
（4）测试一下输出结果是否是压缩文件
set mapreduce.job.reduces=3;
insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/compress/' select * from emp sort by deptno desc;3.文件存储格式
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。
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。
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，但使用Gzip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。
Orc格式
Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。
如下图所示可以看到每个Orc文件由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，对应到Parquet中的row group的概念。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer：
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。
Parquet格式
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。
（1）行组(Row Group)：每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，类似于orc的stripe的概念。
（2）)列块(Column Chunk：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。一个列块中的值都是相同类型的，不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。
（3）页(Page)：每一个列块划分为多个页，一个页是最小的编码的单位，在同一个列块的不同页可能使用不同的编码方式。
通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照hdfs 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。
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。
实验
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
hiload data local inpath '/opt/module/hive/datas/log.data' into table log_text ;
（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;
18.13 M /user/hive/warehouse/log_text/log.dataORC
（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
tblproperties("orc.compress"="NONE"); -- 设置orc存储不使用压缩默认会使用zlib
（2）向表中加载数据
hive (default)> insert into table log_orc select * from log_text ;
（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/ ;
7.69 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0Parquet
（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
hive (default)> insert into table log_parquet select * from log_text ;
（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/;
13.1 M /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0存储文件的对比总结：
ORC > Parquet > textFile
存储文件的查询速度测试：
（1）TextFile
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/log_text' select substring(url,1,4) from log_text ;
No rows affected (10.522 seconds)
（2）ORC
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/log_orc' select substring(url,1,4) from log_orc ;
No rows affected (11.495 seconds)
（3）Parquet
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/log_parquet' select substring(url,1,4) from log_parquet ;
No rows affected (11.445 seconds)存储文件的查询速度总结：查询速度相近。
测试存储和压缩：
创建一个ZLIB压缩的ORC存储方式
（1）建表语句
create table log_orc_zlib(
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"="ZLIB");
（2）插入数据
insert into log_orc_zlib select * from log_text;
（3）查看插入后数据
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_zlib/;
2.78 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_0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 log_orc_snappy select * from log_text;
（3）查看插入后数据
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/ ;
3.75 M /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0创建一个SNAPPY压缩的parquet存储方式
（1）建表语句
create table log_parquet_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 parquet
tblproperties("parquet.compression"="SNAPPY");
（2）插入数据
insert into log_parquet_snappy select * from log_text;
（3）查看插入后数据
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet_snappy / ;
6.39 MB /user/hive/warehouse/ log_parquet_snappy /000000_0总结
hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy，lzo。
