Hive常见的存储格式的区别与应用场景
一、文件存储格式
行存储和列存储
1.TextFile
2.sequencefile
3.RC
4.orc(工作中常用)
5.parquet
二、四种存储格式分析
一、文件存储格式
在HIVE中，常见的文件存储格式有
TextFile
Parquet
ORC
Sequencefile
RC
AVRO注意：TextFile、Sequencefile 基于行存储，ORC、Patquet基于列存储
行存储和列存储
上图中左边为行存储，右边为列存储
行存储的特点：查询满足条件的一整行数据时，列式存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每列的值，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数据更快。
列式存储的特点：查询满足条件的一整列数据的时候，行存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个行的值，列存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻的地方，所以此时列式查询的速度更快。另一方面，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压缩算法
当查询结果为一整行的时候，行存储效率会高一些；当查询表中某几列时，列存储的效率会更高。
在对数据的压缩方面，列存储比行存储更有优势，所以列存储占用空间相对小一些。
1.TextFile
Hive中默认的存储文件格式，行存储。每一行都是一条记录，每行都以换行符（\n）结尾。数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。文件拷贝至hdfs不进行处理。
优点：最简单的数据格式，便于和其他工具（Pig，grep,sed,awk）共享数据，便于查看和编辑；加载较快
缺点：耗费存储空间，I/O性能较低；Hive不进行数据切分合并，不能进行并行操作，查询效率低。
应用场景：适合于小型查询，查看具体数据内容的和测试操作。
建表是进行限定：
stored as textfile
2.sequencefile
含有键值对的二进制文件，行存储，Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点
优点：可压缩、可分割，优化磁盘利用率和I/O；可并行操作数据，查询效率高
缺点：存储空间消耗最大；对于Hadoop生态系统之外的工具不适用，需要通过text文件转换加载
解释：text转换加载，是指linux的shell端的 -text 命令来查看二进制数据
应用场景：适用于数据量较小，大部分列的查询。
建表是进行限定：
sorted as sequencefile
3.RC
是一种行列存储相结合的存储方式。首先，将数据按行分块，保证同一个record在一个快上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，快数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存储。
4.orc(工作中常用)
orc文件代表了优化排柱状的文件格式。orc文件格式提供了一种将数据存储在Hive表中的高效方法。这个文件系统实际上是为了克服其他Hive文件格式的限制而设计的。HIve从大型表读取、写入和处理数据时，使用orc文件可以提高性能
数据按行分块 每块按列存储。
特点：压缩快，快速列存取、是rcfile的改良版本。
缺点：加载时性能消耗较大；需要通过text文件转化加载；
应用场景：适用于Hive中大型的存储、查询
建表是进行限定：
sorted as orc
5.parquet
parquet类似于orc、相对于orc文件格式，hadoop生态系统中大部分工程都支持parquet文件。
存储模式：按列存储，Parquet文件是以二进制方式存储的，不可以直接读取和修改，文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。
优点：Parquet能够很好的压缩和编码，有良好的查询性能，支持优先的模式演进。
缺点：写速度通常比较慢，不支持update、insert，delete、ACID等特性。
应用场景：适用于字段数非常多，无更新、只取部分列的查询。
二、四种存储格式分析
比对三种主流的文件存储格式TEXTFILE 、ORC、PARQUET
压缩比：ORC > Parquet > textFile（textfile没有进行压缩）
查询速度：三者几乎一致
