Hive ---- 文件格式和压缩

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Hive ---- 文件格式和压缩

1. Hadoop压缩概述
2. Hive文件格式
- 1. Text File
- 2. ORC
- 3. Parquet
- 3. 压缩
- 1. Hive表数据进行压缩
- 2. 计算过程中使用压缩
  1. Hadoop压缩概述
  
  为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下表所示：
  
  Hadoop查看支持压缩的方式hadoop checknative。
  
  Hadoop在driver端设置压缩。
  
  压缩性能的比较：
  
  2. Hive文件格式
  
  为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式，对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式，可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。
  
  1. Text File
  
  文本文件是Hive默认使用的文件格式，文本文件中的一行内容，就对应Hive表中的一行记录。
  
  可通过以下建表语句指定文件格式为文本文件:
```
create table textfile_table
(column_specs)
stored as textfile;
```
  2. ORC
  
  1）文件格式
  
  ORC（Optimized Row Columnar）file format是Hive 0.11版里引入的一种列式存储的文件格式。ORC文件能够提高Hive读写数据和处理数据的性能。
  
  与列式存储相对的是行式存储，下图是两者的对比：
  
  如图所示左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。
  
  （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。
  
  前文提到的text file和sequence file都是基于行存储的，orc和parquet是基于列式存储的。
  
  orc文件的具体结构如下图所示：
  
  每个Orc文件由Header、Body和Tail三部分组成。
  
  其中Header内容为ORC，用于表示文件类型。
  
  Body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，每个stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer。
  
  Index Data：一个轻量级的index，默认是为各列每隔1W行做一个索引。每个索引会记录第n万行的位置，和最近一万行的最大值和最小值等信息。
  Row Data：存的是具体的数据，按列进行存储，并对每个列进行编码，分成多个Stream来存储。
  
  Stripe Footer：存放的是各个Stream的位置以及各column的编码信息。
  Tail由File Footer和PostScript组成。File Footer中保存了各Stripe的其实位置、索引长度、数据长度等信息，各Column的统计信息等；PostScript记录了整个文件的压缩类型以及File Footer的长度信息等。
  
  在读取ORC文件时，会先从最后一个字节读取PostScript长度，进而读取到PostScript，从里面解析到File Footer长度，进而读取FileFooter，从中解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。
  
  3）建表语句
```
create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties (property_name=property_value, ...);
```
  ORC文件格式支持的参数如下：
  
  3. Parquet
  
  Parquet文件是Hadoop生态中的一个通用的文件格式，它也是一个列式存储的文件格式。
  
  Parquet文件的格式如下图所示：
  
  上图展示了一个Parquet文件的基本结构，文件的首尾都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件。
  
  首尾中间由若干个Row Group和一个Footer（File Meta Data）组成。
  
  每个Row Group包含多个Column Chunk，每个Column Chunk包含多个Page。以下是Row Group、Column Chunk和Page三个概念的说明：
  行组（Row Group）：一个行组对应逻辑表中的若干行。
  
  列块（Column Chunk）：一个行组中的一列保存在一个列块中。
  
  页（Page）：一个列块的数据会划分为若干个页。
  
  Footer（File Meta Data）中存储了每个行组（Row Group）中的每个列快（Column Chunk）的元数据信息，元数据信息包含了该列的数据类型、该列的编码方式、该类的Data Page位置等信息。
  
  3）建表语句
```
Create table parquet_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties (property_name=property_value, ...);
```
  支持的参数如下：
  
  3. 压缩
  
  在Hive表中和计算过程中，保持数据的压缩，对磁盘空间的有效利用和提高查询性能都是十分有益的。
  
  1. Hive表数据进行压缩
  
  在Hive中，不同文件类型的表，声明数据压缩的方式是不同的。
  
  1）TextFile
  
  若一张表的文件类型为TextFile，若需要对该表中的数据进行压缩，多数情况下，无需在建表语句做出声明。直接将压缩后的文件导入到该表即可，Hive在查询表中数据时，可自动识别其压缩格式，进行解压。
  
  需要注意的是，在执行往表中导入数据的SQL语句时，用户需设置以下参数，来保证写入表中的数据是被压缩的。
```
--SQL语句的最终输出结果是否压缩
set hive.exec.compress.output=true;
--输出结果的压缩格式（以下示例为snappy）
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
```
  2）ORC
  
  若一张表的文件类型为ORC，若需要对该表数据进行压缩，需在建表语句中声明压缩格式如下：
```
create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties ("orc.compress"="snappy");
```
  3）Parquet
  
  若一张表的文件类型为Parquet，若需要对该表数据进行压缩，需在建表语句中声明压缩格式如下：
```
create table orc_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties ("parquet.compression"="snappy");
```
  2. 计算过程中使用压缩
  
  1）单个MR的中间结果进行压缩
  
  单个MR的中间结果是指Mapper输出的数据，对其进行压缩可降低shuffle阶段的网络IO，可通过以下参数进行配置：
```
--开启MapReduce中间数据压缩功能
set mapreduce.map.output.compress=true;
--设置MapReduce中间数据数据的压缩方式（以下示例为snappy）
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
```
  2）单条SQL语句的中间结果进行压缩
  
  单条SQL语句的中间结果是指，两个MR（一条SQL语句可能需要通过MR进行计算）之间的临时数据，可通过以下参数进行配置：
```
--是否对两个MR之间的临时数据进行压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
--压缩格式（以下示例为snappy）
set hive.intermediate.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
```