2021年大数据Hive：Hive的数据存储格式
Posted Lansonli
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了2021年大数据Hive：Hive的数据存储格式相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
全网最详细的大数据Hive文章系列，强烈建议收藏加关注！
新文章都已经列出历史文章目录，帮助大家回顾前面的知识重点。
目录
系列历史文章
2021年大数据Hive（九）：Hive的数据压缩
2021年大数据Hive（五）：Hive的内置函数（数学、字符串、日期、条件、转换、行转列）
2021年大数据Hive（三）：手把手教你如何吃透Hive数据库和表操作（学会秒变数仓大佬）
2021年大数据Hive（二）：Hive的三种安装模式和MySQL搭配使用
前言
2021大数据领域优质创作博客，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善大数据各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。
有对大数据感兴趣的可以关注微信公众号：三帮大数据
Hive的数据存储格式
Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。
一、列式存储和行式存储
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。
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。
相比于行式存储，列式存储在分析场景下有着许多优良的特性:
1）分析场景中往往需要读大量行但是少数几个列。在行存模式下，数据按行连续存储，所有列的数据都存储在一个block中，不参与计算的列在IO时也要全部读出，读取操作被严重放大。而列存模式下，只需要读取参与计算的列即可，极大的减低了IO开销，加速了查询。
2）同一列中的数据属于同一类型，压缩效果显著。列存储往往有着高达十倍甚至更高的压缩比，节省了大量的存储空间，降低了存储成本。
3）更高的压缩比意味着更小的数据空间，从磁盘中读取相应数据耗时更短。
4）自由的压缩算法选择。不同列的数据具有不同的数据类型，适用的压缩算法也就不尽相同。可以针对不同列类型，选择最合适的压缩算法。
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。
二、主流文件存储格式对比实验
从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。
存储文件的压缩比测试：
1、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
load data local inpath '/export/data/hivedatas/log.data' into table log_text ;
3）查看表中数据大小
hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_text; 18.1 M /user/hive/warehouse/log_text/log.data
2、ORC
1）创建表，存储数据格式为OR
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 ;
2）向表中加载数据
insert into table log_orc select * from log_text ;
3）查看表中数据大小
hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc;2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/123456_0
3、Parquet
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
insert into table log_parquet select * from log_text ;
3）查看表中数据大小
hdoop fs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_parquet;13.1 M /user/hive/warehouse/log_parquet/123456_0
存储文件的压缩比总结：
ORC > Parquet > textFile
存储文件的查询速度测试：
1）TextFile
hive (default)> select count(*) from log_text;
_c0
100000
Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)
2）ORC
hive (default)> select count(*) from log_orc;
_c0
100000
Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s)
3）Parquet
hive (default)> select count(*) from log_parquet;
_c0
100000
Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)
存储文件的查询速度总结：
ORC > TextFile > Parquet
三、存储和压缩结合
ORC存储方式的压缩：
| Key | Default | Notes |
| orc.compress | ZLIB | high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY) |
| orc.compress.size | 262,144 | number of bytes in each compression chunk |
| orc.stripe.size | 67,108,864 | number of bytes in each stripe |
| orc.row.index.stride | 10,000 | number of rows between index entries (must be >= 1000) |
| orc.create.index | true | whether to create row indexes |
| orc.bloom.filter.columns | "" | comma separated list of column names for which bloom filter should be created |
| orc.bloom.filter.fpp | 0.05 | false positive probability for bloom filter (must >0.0 and <1.0) |
1、创建一个非压缩的的ORC存储方式
1）建表语句
create table log_orc_none(
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");
2）插入数据
insert into table log_orc_none select * from log_text ;
3）查看插入后数据
hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc_none;7.7 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/123456_0
2、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 table log_orc_snappy select * from log_text ;
3）查看插入后数据
hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc_snappy ;3.8 M /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/123456_0
3、上一节中默认创建的ORC存储方式，导入数据后的大小为
2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/123456_0
比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩。比snappy压缩的小。
4、存储方式和压缩总结：
在实际的项目开发当中，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。
- 📢博客主页：https://lansonli.blog.csdn.net
- 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正！
- 📢本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客🙉
- 📢大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
以上是关于2021年大数据Hive：Hive的数据存储格式的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章