Hive压缩和存储

1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩

1.1 资源准备

1）CentOS联网

配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping ​​www.baidu.com​​ 是畅通的

注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题

2）jar包准备(hadoop源码、JDK7 、 maven、 protobuf)

（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz

（2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

（3）snappy-1.1.3.tar.gz

（4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz

（5）protobuf-2.5.0.tar.gz

1.2 jar包安装

0）注意：所有操作必须在root用户下完成

1）JDK解压、配置环境变量 JAVA_HOME和PATH，验证​​java​​-version(如下都需要验证是否配置成功)

[root@hadoop101 software] # tar -zxf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

[root@hadoop101 software]# vi /etc/profile

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

[root@hadoop101 software]#source /etc/profile

验证命令：java -version

2）Maven解压、配置  MAVEN_HOME和PATH。

[root@hadoop101 software]# tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/

[root@hadoop101 apache-maven-3.0.5]# vi /etc/profile

#MAVEN_HOME
export MAVEN_HOME=/opt/module/apache-maven-3.0.5
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin

[root@hadoop101 software]#source /etc/profile

验证命令：mvn -version

1.3 编译源码

1）准备编译环境

[root@hadoop101 software]# yum install svn

[root@hadoop101 software]# yum install autoconf automake libtool cmake

[root@hadoop101 software]# yum install ncurses-devel

[root@hadoop101 software]# yum install openssl-devel

[root@hadoop101 software]# yum install gcc*

2）编译安装snappy

[root@hadoop101 software]# tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz -C /opt/module/

[root@hadoop101 module]# cd snappy-1.1.3/

[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ./configure

[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make

[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make install

# 查看snappy库文件

[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy

3）编译安装protobuf

[root@hadoop101 software]# tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/

[root@hadoop101 module]# cd protobuf-2.5.0/

[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# ./configure 

[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]#  make 

[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]#  make install

# 查看protobuf版本以测试是否安装成功
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# protoc --version

4）编译hadoop native

[root@hadoop101 software]# tar -zxvf hadoop-2.7.2-src.tar.gz

[root@hadoop101 software]# cd hadoop-2.7.2-src/

[root@hadoop101 software]# mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=/usr/local/lib -Dbundle.snappy

执行成功后，/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/​​hadoop​​-2.7.2.tar.gz即为新生成的支持snappy压缩的二进制安装包。

2 Hadoop压缩配置

2.1 MR支持的压缩编码

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

压缩性能的比较

​​http://google.github.io/snappy/​​

On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.

2.2 压缩参数配置

要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：

3 开启Map输出阶段压缩

开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：

案例实操：

       1）开启hive中间传输数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;

2）开启mapreduce中map输出压缩功能

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;

3）设置mapreduce中map输出数据的压缩方式

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4）执行查询语句

       hive (default)> select count(ename) name from emp;

4 开启Reduce输出阶段压缩

当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。

案例实操：

1）开启hive最终输出数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;

2）开启mapreduce最终输出数据压缩

hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

3）设置mapreduce最终数据输出压缩方式

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4）设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

5）测试一下输出结果是否是压缩文件

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;

5 文件存储格式

Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。

5.1 列式存储和行式存储

上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。

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。

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。

5.2 TextFile格式

默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

5.3 Orc格式

Orc (Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式。

可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于RowGroup概念，不过大小由4MB->250MB，这样应该能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer：

  1）Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引应该只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。

    2）Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。

    3）Stripe Footer：存的是各个Stream的类型，长度等信息。

每个文件有一个File Footer，这里面存的是每个Stripe的行数，每个Column的数据类型信息等；每个文件的尾部是一个PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。

5.4 Parquet格式

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。

Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的。

通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如下图所示。

上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页。

5.5 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：

0）测试数据

数据太大

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

（3）查看表中数据大小

18.1 M  /user/hive/warehouse/log_text/log.data

2）ORC

（1）创建表，存储数据格式为ORC

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

（3）查看表中数据大小

2.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc/000000_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

（3）查看表中数据大小

13.1 M  /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_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,

Time taken: 20.346 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)

Time taken: 20.174 seconds, Fetched: 1 row(s)

3）Parquet

hive (default)> select count(*) from log_parquet;

_c0

100000

Time taken: 22.922 seconds,

Time taken: 20.149 seconds, Fetched: 1 row(s)

存储文件的查询速度总结：

       ORC > TextFile > Parquet

6 存储和压缩结合

官网：​​https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC​​

ORC存储方式的压缩：

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

（3）查看插入后数据

7.7 M  /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_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

（3）查看插入后数据

3.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_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/000000_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。