hive表存储格式的区别 hive表的默认存储格式

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mob64ca1417b0c6 2023-08-11 10:49:39

文章标签 hive表存储格式的区别 hive hadoop 大数据数据 文章分类 Hive 大数据

Hive是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的数据仓库工具，支持多种数据存储格式。以下是Hive支持的常用存储格式：

文本文件（Text File）：

文本文件是最基本的存储格式之一，适合存储结构简单、数据量小的数据。在Hive中，文本文件可以使用逗号分隔符（CSV）、制表符分隔符（TSV）或其他自定义分隔符来存储数据。

在Hive中，可以使用文本文件存储格式，具体实现如下：

CREATE TABLE my_table (
  col1 STRING,
  col2 INT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

上述代码创建了一张名为my_table的表，包含两列数据：col1和col2。文本文件存储格式使用逗号作为字段分隔符，每行数据以换行符结束。数据存储在HDFS中，以文本文件的形式存储。

原理解释

文本文件存储格式是最基本的存储格式之一，它将数据存储在文本文件中，每行数据以换行符结束，字段之间使用分隔符进行分隔。在Hive中，文本文件存储格式使用ROW FORMAT DELIMITED关键字指定字段分隔符和行结束符，例如FIELDS TERMINATED BY ','指定字段分隔符为逗号，而STORED AS TEXTFILE指定存储格式为文本文件。

优缺点比较

文本文件存储格式的优点包括：

简单易用，不需要额外的存储引擎或格式转换工具；
通用性强，几乎可以存储任何类型的数据；
可读性强，方便数据的查看和编辑；
存储成本低，不需要额外的存储空间。

文本文件存储格式的缺点包括：

存储效率低，数据量大时容易导致查询性能下降；
不支持数据压缩，存储空间较大；
不支持数据类型的自动转换，需要手动进行数据类型转换和数据清洗。

总之，文本文件存储格式是一种简单易用、通用性强的存储格式，适合存储结构简单、数据量不大的数据。但是，由于存储效率低、不支持数据压缩和数据类型自动转换等缺点，不适合存储大规模的数据和高性能的查询场景。

序列文件（Sequence File）：

序列文件是一种Hadoop自带的二进制文件格式，适合存储大量数据，且支持高速读取和写入。在Hive中，序列文件可以存储任何类型的数据。

在Hive中，可以使用序列文件存储格式，具体实现如下：

CREATE TABLE my_table (
  col1 STRING,
  col2 INT
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.hadoop_sequencefile_serde'
STORED AS SEQUENCEFILE;

上述代码创建了一张名为my_table的表，包含两列数据：col1和col2。序列文件存储格式使用Hadoop自带的序列化库将数据存储在二进制文件中，可以存储任何类型的数据。

原理解释

序列文件存储格式使用Hadoop自带的序列化库将数据存储在二进制文件中，可以存储任何类型的数据。序列化是将数据结构或对象转换为二进制数据的过程，反序列化则是将二进制数据转换为原始数据结构或对象的过程。在Hive中，可以使用ROW FORMAT SERDE关键字指定序列化和反序列化的类，例如’org.apache.hadoop.hive.serde2.hadoop_sequencefile_serde’。

优缺点比较

序列文件存储格式的优点包括：

存储效率高，数据量大时能够提高查询性能；
支持数据压缩，存储空间小；
支持数据类型的自动转换，无需手动进行数据类型转换和数据清洗。

序列文件存储格式的缺点包括：

序列化和反序列化过程需要耗费额外的计算资源；
存储数据的可读性较差，不方便数据的查看和编辑；
不支持数据的动态添加和删除。

总之，序列文件存储格式是一种存储效率高、支持数据压缩和数据类型自动转换的格式，适合存储大规模的数据和高性能的查询场景。但是，由于序列化和反序列化过程需要耗费额外的计算资源，不支持动态添加和删除数据，不适合需要频繁修改数据的场景。

AVRO文件（AVRO）：

AVRO是一种数据序列化格式，支持快速的数据读写和跨语言的数据交换¹。在Hive中，AVRO文件可以存储任何类型的数据，且支持数据压缩和模式演化（Schema Evolution）。

在Hive中，可以使用AVRO文件存储格式，具体实现如下：

CREATE TABLE my_table (
  col1 STRING,
  col2 INT
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'
STORED AS AVRO;

上述代码创建了一张名为my_table的表，包含两列数据：col1和col2。AVRO文件存储格式使用AVRO序列化库将数据存储在二进制文件中，支持数据压缩和模式演化（Schema Evolution）

原理解释

AVRO文件存储格式使用AVRO序列化库将数据存储在二进制文件中，支持快速的数据读写和跨语言的数据交换。AVRO序列化库支持数据压缩和模式演化，即在数据结构发生变化时，能够自动适应新的数据结构。在Hive中，可以使用ROW FORMAT SERDE关键字指定AVRO序列化和反序列化的类，例如’org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe’。

优缺点比较

AVRO文件存储格式的优点包括：

存储效率高，支持数据压缩，存储空间小；
支持数据类型的自动转换和模式演化，无需手动进行数据类型转换和数据清洗，适合处理结构复杂的数据；
支持跨语言的数据交换，方便实现不同系统之间的数据共享。

AVRO文件存储格式的缺点包括：

序列化和反序列化过程需要耗费额外的计算资源；
存储数据的可读性较差，不方便数据的查看和编辑；
不支持数据的动态添加和删除。

总之，AVRO文件存储格式是一种存储效率高、支持数据压缩和数据类型自动转换的格式，适合存储大规模的数据和处理结构复杂的数据。但是，由于序列化和反序列化过程需要耗费额外的计算资源，不支持动态添加和删除数据，不适合需要频繁修改数据的场景。

列式存储（Columnar Storage）：

列式存储是一种基于列的存储方式，将同一列的数据存储在一起，可以提高查询效率和压缩比。在Hive中，列式存储可以使用ORC（Optimized Row Columnar）和Parquet等格式来实现。

Hive使用Apache ORC（Optimized Row Columnar）文件格式来存储和查询数据。ORC文件格式使用列式存储，并且可以压缩和索引列数据。Hive提供了一个ORC SerDe（序列化/反序列化）库，用于将数据加载到ORC文件中，并且可以使用SELECT语句查询ORC文件中的数据。

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
)
STORED AS ORC;

优点：

查询性能更快：列式存储可以只读取需要的列数据，而不必读取整个行，从而提高查询性能。
更高的压缩比率：由于每个列的数据通常具有更高的数据重复性，可以更好地利用压缩算法，使得列式存储可以使用更高效的压缩算法，从而减少存储空间。
更适合数据仓库：数据仓库通常需要进行复杂的分析查询，列式存储可以更好地满足这种需求。

缺点：

更新数据较慢：由于每个列存储为一个单独的文件，因此更新数据需要更新多个文件，这会比行式存储更慢。
不适合事务处理：列式存储不支持事务处理，因此不适合需要频繁更新数据的应用程序。

综上所述，Hive的列式存储适合用于数据仓库等需要进行复杂分析查询的应用场景，但不适合用于需要频繁更新数据的应用场景。

原理

列式存储将每个列存储为一个单独的文件，并且每个文件中只包含该列的数据。这使得查询可以只读取需要的列数据，而不必读取整个行，从而提高查询性能。此外，列式存储可以使用更高效的压缩算法，因为每个列的数据通常具有更高的数据重复性，可以更好地利用压缩算法。

压缩格式（Compression Format）：

Hive支持多种压缩格式，例如Gzip、Snappy、LZO等，可以在数据存储时对数据进行压缩，节省存储空间并提高I/O性能。

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
)
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/path/to/my_table'
TBLPROPERTIES ('compression.type'='gzip');

Hive支持多种压缩格式，包括LZO、Gzip、Snappy、Bzip2和Deflate等。这些压缩格式都可以通过在Hive中设置属性来启用。例如，以下代码将启用Snappy压缩格式：

SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

查询语句

压缩格式可以在Hive查询语句中使用，以减少数据传输和存储成本。例如，以下查询语句将在读取数据时使用Snappy压缩格式：

SET hive.exec.compress.input=true;
SET mapred.input.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SELECT * FROM table;

原理

压缩格式通过使用压缩算法来减少数据存储和传输的成本。压缩格式可以在写入数据时进行压缩，在读取数据时进行解压缩。压缩算法可以使用多种不同的方法，例如基于哈夫曼编码的LZO和基于熵编码的Gzip等。不同的压缩算法具有不同的压缩速度和压缩比率。

优缺点

优点：

减少存储和传输成本：压缩格式可以减少数据存储和传输的成本，从而降低了数据仓库的总成本。
提高查询性能：压缩格式可以减少数据传输的大小，从而提高查询性能。

缺点：

压缩和解压缩需要时间：压缩和解压缩需要一定的时间，这可能会影响查询性能。
不同的压缩格式具有不同的优缺点：不同的压缩格式具有不同的压缩速度和压缩比率，选择合适的压缩格式需要根据具体的应用场景进行权衡。

综上所述，Hive的压缩格式可以减少数据存储和传输的成本，但需要权衡压缩速度和压缩比率，以选择合适的压缩格式。

总结

存储格式	概念	区别	使用场景	优点	缺点	建表语句	磁盘空间	查询效率	存储效率
文本文件（TEXTFILE）	将数据存储为文本格式	适合存储小数据量、可读性要求高的场景	易于使用、可读性强	存储格式简单	读取速度较慢、不适合存储海量数据	CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING, age INT) STORED AS TEXTFILE;	较大，每行数据都以文本形式存储	读取速度较慢	存储效率低
序列文件（SEQUENCEFILE）	将数据存储为二进制格式	适合存储大数据量、对可读性要求不高的场景	读取速度快、易于存储大数据量	存储格式紧凑、可压缩	不支持单独读取某一列	CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING, age INT) STORED AS SEQUENCEFILE;	较小，每行数据以二进制形式存储	读取速度快	存储效率高
AVRO文件（AVRO）	将数据存储为二进制格式，同时提供了数据结构和编码的规范	适合存储大数据量，需要较高数据结构描述性的场景	支持数据结构描述，可压缩、可扩展	存储格式紧凑、支持数据结构描述	不支持单独读取某一列	CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING, age INT) STORED AS AVRO;	较小，每行数据以二进制形式存储	读取速度快	存储效率高
列式存储（ORC）	将每个列存储为一个单独的文件，适合用于数据仓库等需要进行复杂分析查询的场景	适合存储大数据量，需要复杂分析查询的场景	支持只读取需要的列数据、查询速度快	查询速度快、可压缩	不支持事务处理、更新数据较慢	CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING, age INT) STORED AS ORC;	较小，每个列存储为一个单独的文件，可压缩	查询速度快	存储效率高
压缩格式	使用压缩算法来减少数据存储和传输的成本	适合存储大数据量，需要降低存储和传输成本的场景	减少存储和传输成本	压缩比高	压缩和解压缩需要时间	CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING, age INT) STORED AS TEXTFILE LOCATION ‘/path/to/my_table’ TBLPROPERTIES (‘compression.type’=‘gzip’);	较小，压缩比高	查询速度较慢	存储效率高

总体来说，不同存储格式适用于不同的场景，需要根据具体的需求进行选择。例如，对于需要进行复杂分析查询的数据仓库，可以选择列式存储（ORC）来提高查询效率；对于需要降低存储和传输成本的场景，可以选择压缩格式来减少数据存储和传输的成本。在选择存储格式时，还需要权衡不同存储格式的优缺点，以选择最适合自己的存储格式。

当使用 Avro 进行跨语言数据交换时，它的数据结构和模式信息会被序列化为一种紧凑的二进制格式，这使得数据的传输和存储变得更加高效。这种紧凑的二进制格式还可以在不同语言之间进行快速的数据读写，从而实现跨语言的数据交换。例如，假设我们有一个使用 Java 编写的应用程序，它需要将数据传输给一个使用 Python 编写的应用程序。如果我们使用传统的文本格式进行数据交换，那么需要进行繁琐的编解码操作，并且由于文本格式存在冗余信息，会导致数据传输和存储的效率低下。但是如果我们使用 Avro 进行数据交换，我们可以将数据结构和模式信息序列化为一种紧凑的二进制格式，这可以使数据传输和存储变得更加高效。此外，由于 Avro 支持多种编程语言，因此我们可以轻松地在 Java 和 Python 之间进行数据交换，而无需进行繁琐的编解码操作。这就是 Avro 支持快速的数据读写和跨语言的数据交换的一个例子。 ↩︎

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