Hive压缩和存储

1．压缩

（1）Hive支持的压缩编码

压缩格式	工具	算法	文件扩展名	是否可切分	对应的编码/解码器
DEFLATE	无	DEFLATE	.deflate	否	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
Gzip	gzip	DEFLATE	.gz	否	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2	bzip2	bzip2	.bz2	是	org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO	lzop	LZO	.lzo	是	com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy	无	Snappy	.snappy	否	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

压缩性能的对比

下面是一份源数据1.4G的文件，各类压缩格式的比率和时间对比

数据压缩后大小：

从上面对比可以看出：

在压缩数据比上：

Snappy、LZ4、LZO可以压缩到50%左右

GZIP、BZIP2可以压缩到30%左右

在压缩和解压时间上：

Snappy、LZ4、LZO 的压缩时间非常接近，范围6-8秒内；Snappy的解压时间是最高的，是压缩时间的3倍，其次是LZO，LZ4解压时间最低

GZIP、BZIP2 的压缩和解压时间都非常高。

总结一句话就是：压缩比率高的，压缩和解压时间花费就比较长。

那么该如何选择合适的压缩方式?

Snappy：压缩速度快；支持hadoop native库

缺点：不支持split；压缩比低；hadoop本身不支持，需要安装；linux系统下没有对应的命令.

LZO：压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持split，是hadoop中最流行的压缩格式；

支持hadoop native库；需要在linux系统下自行安装lzop命令，使用方便

缺点：压缩率比gzip要低；

lzo虽然支持split，但需要对lzo文件建索引，否则hadoop也是会把lzo文件看成一个普通文件

GZIP：压缩比较高；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；

有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便

缺点：不支持split

BZIP2 ：支持split；具有很高的压缩率，比gzip压缩率都高；

hadoop本身支持，但不支持native；在linux系统下自带bzip2命令，使用方便

缺点：压缩/解压速度慢；不支持native

（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）：


参数	默认值	阶段	建议
io.compression.codecs （在core-site.xml中配置）	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec	输入压缩	Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器
mapreduce.map.output.compress	FALSE	mapper输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.map.output.compress.codec	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	mapper输出	使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据
mapreduce.output.fileoutputformat.compress	FALSE	reducer输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec	org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec	reducer输出	使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type	RECORD	reducer输出	SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK

（3）MR过程中进行压缩

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;

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;

2．存储

文件存储格式:

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

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。

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。

（1）TextFile格式

默认格式，存储方式为行存储，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，压缩后的文件不支持split，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

并且在反序列化过程中，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。

优点:查看编辑简单

（2）SequenceFile格式

SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。

这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值，这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。

存储方式为行存储，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。

SequenceFile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。

优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的

缺点:本地查看不方便

（3）RC格式

存储方式：数据按行分块，每块按列存储。结合了行存储和列存储的优点：

首先，RCFile 保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低；

其次，像列存储一样，RCFile 能够利用列维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取；

RCFile的一个行组包括三个部分：

第一部分是行组头部的【同步标识】，主要用于分隔 hdfs 块中的两个连续行组

第二部分是行组的【元数据头部】，用于存储行组单元的信息，包括行组中的记录数、每个列的字节数、列中每个域的字节数

第三部分是【表格数据段】，即实际的列存储数据。在该部分中，同一列的所有域顺序存储。

从图可以看出，首先存储了列 A 的所有域，然后存储列 B 的所有域等。

数据追加：RCFile 不支持任意方式的数据写操作，仅提供一种追加接口，这是因为底层的 HDFS当前仅仅支持数据追加写文件尾部。

行组大小：行组变大有助于提高数据压缩的效率，但是可能会损害数据的读取性能，因为这样增加了 Lazy 解压性能的消耗。而且行组变大会占用更多的内存，这会影响并发执行的其他MR作业。考虑到存储空间和查询效率两个方面，Facebook 选择 4MB 作为默认的行组大小，当然也允许用户自行选择参数进行配置。

（4）ORC格式

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

如图所示可以看到每个Orc文件由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，对应到Parquet中的row group的概念。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）Parquet格式

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。

行组(Row Group)：每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，类似于orc的stripe的概念。

列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。一个列块中的值都是相同类型的，不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。

页(Page)：每一个列块划分为多个页，一个页是最小的编码的单位，在同一个列块的不同页可能使用不同的编码方式。

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。

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。

存储文件的压缩比总结：

ORC > Parquet > textFile

ORC存储文件默认采用ZLIB压缩，ZLIB采用的是deflate压缩算法。比snappy压缩的小。

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，lzo。

标签：文件,存储,压缩,compress,行组,Hive,hadoop
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