Hive的存储格式

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Hive的存储格式

1.存储格式简介

Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE(默认格式) 、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORCFILE、PARQUET。

textfile为默认格式，建表时没有指定文件格式，则使用TEXTFILE，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理;

sequencefile，rcfile，orcfile格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到textfile格式的表中，然后再从表中用insert导入sequencefile、 rcfile、orcfile表中。

2.行存储与列存储

行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下数据被分开保存了。

行式存储

行存储模式就是把一整行存在一起，包含所有的列，这是最常见的模式。这种结构能很好的适应动态的查询。

比如：

select a from tableA

和

select a, b, c, d, e, f, g from tableA

这样两个查询其实查询的开销差不多，都需要把所有的行读进来过一遍，拿出需要的列。

而且这种情况下，属于同一行的数据都在同一个 HDFS 块上，重建一行数据的成本比较低。

但是这样做有两个主要的弱点：

• 当一行中有很多列，而我们只需要其中很少的几列时，我们也不得不把一行中所有的列读进来，然后从中取出一些列。这样大大降低了查询执行的效率。
• 基于多个列做压缩时，由于不同的列数据类型和取值范围不同，压缩比不会太高。

优点：数据被保存在一起，insert和update更加容易

缺点：选择(selection)时即使只涉及某几列，所有数据也都会被读取

列式存储

列存储是将每列单独存储或者将某几个列作为列组存在一起。列存储在执行查询时可以避免读取不必要的列。而且一般同列的数据类型一致，取值范围相对多列混合更小，在这种情况下压缩数据能达到比较高的压缩比。

但是这种结构在重建行时比较费劲，尤其当一行的多个列不在一个 HDFS 块上的时候。比如我们从第一个 DataNode 上拿到 column A，从第二个 DataNode 上拿到了 column B，又从第三个 DataNode 上拿到了 column C，当要把 A，B，C 拼成一行时，就需要把这三个列放到一起重建出行，需要比较大的网络开销和运算开销。

优点：查询时只有涉及到的列会被读取，效率高

缺点：选中的列要重新组装，insert/update比较麻烦

混合的 PAX 存储结构

PAX 结构是将行存储和列存储混合使用的一种结构，主要是传统数据库中提高 CPU 缓存利用率的一种方法，并不能直接用到 HDFS 中。但是 RCFile 和 ORC 是继承自它的思想，先按行存再按列存。

TEXTFILE、SEQUENCEFILE的存储格式是基于行存储的

ORC和PARQUET是基于列式存储的。

TextFile

TextFile 为 Hive 默认格式，建表时不指定则默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到 hdfs 上不进行处理。

创建一个 TextFile 格式的 Hive 表：

create table if not exists ldsx_table(    
name STRING,    
age STRING,   
class_t STRING,
tc STRING)
row formated delimated fields terminated by '\t'stored as textfile;-- 可不指定（默认格式）

向 TextFile 表中加载数据：

load data local inpath "hdfs://xxxxx/xxxx/xxx.csv"  into table textfile_table

TextFile 优缺点：

TextFile 格式因为不对导入的数据文件做处理，所以可以直接使用 load 方式加载数据，其他存储格式则不能使用 load 直接导入数据文件。所以 TextFile 的加载速度是最高的。

TextFile 格式虽然可以使用 Gzip 压缩算法，但压缩后的文件不支持 split。在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比 SequenceFile 高几十倍。

SequenceFile

SequenceFile 是 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。

SequenceFIle 的内部格式取决于是否启用压缩，如果是压缩，则又可以分为记录压缩和块压缩。

无压缩（NONE）：如果没有启用压缩(默认设置)那么每个记录就由它的记录长度(字节数)、键的长度，键和值组成。长度字段为 4 字节。

记录压缩（RECORD）：记录压缩格式与无压缩格式基本相同，不同的是值字节是用定义在头部的编码器来压缩。注意：键是不压缩的。

块压缩（BLOCK）：块压缩一次压缩多个记录，因此它比记录压缩更紧凑，而且一般优先选择。当记录的字节数达到最小大小，才会添加到块。该最小值由 io.seqfile.compress.blocksize 中的属性定义。默认值是 1000000 字节。格式为记录数、键长度、键、值长度、值。Record 压缩率低，一般建议使用 BLOCK 压缩。

创建一个 SequenceFile 格式的 Hive 表：

create table if not exists seqfile_table(    ueserid STRING,    movieid STRING,    rating STRING,    ts STRING)row format delimitedfields terminated by '\t'stored as sequencefile;

设置压缩格式为块压缩：

set mapred.output.compression.type=BLOCK;

向 SequenceFile 表中加载数据：

insert overwrite table seqfile_table select * from textfile_table;

复制

SequenceFile 优点：

• 支持基于记录(Record)或块(Block)的数据压缩。
• 支持 splitable，能够作为 MapReduce 的输入分片。
• 修改简单：主要负责修改相应的业务逻辑，而不用考虑具体的存储格式。

SequenceFile 的缺点：

• 需要一个合并文件的过程，且合并后的文件不方便查看。