关于Hive中的存储格式及压缩格式详解

最近面试，遇到了关于Hive的数据存储格式的问题，回答不尽人意，抽时间总结多看看关于Hive存储格式和压缩格式的内容。

Hive底层数据是以HDFS文件的形式存储在Hadoop中的，选择一个合适的文件存储格式及压缩方式，也是 Hive 优化的一个重点。不同的文件存储格式及压缩格式，同时代表着不同的数据存储组织方式，对于性能优化表现会有很大不同。
Hive支持的存储数据的格式主要有：

• TEXTFILE 文本格式文件（行式存储）
• SEQUENCEFILE 二进制序列化文件(行式存储)
• ORC（列式存储）
• PARQUET（列式存储）

Hive 中的 TEXTFILE 文件存储格式

TEXTFILE 是 Hive 默认文件存储方式，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，数据不支持分片，数据加载导入方式可以通过LOAD和INSERT两种方式加载数据。

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gzip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，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。

建表语句是： stored as textfile

Hive 中的 SequenceFile 文件存储格式

Hadoop API提供的一种二进制文件，以key-value的形式序列化到文件中，存储方式为行式存储，sequencefile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，RECORD是默认选项，通常BLOCK会带来较RECORD更好的压缩性能，自身支持切片。

数据加载导入方式可以通过INSERT方式加载数据，现阶段基本不用

建表语句是： stored as sequencefile

Hive 中的 RCFILE 文件存储格式

一种行列存储相结合的存储方式，基本被ORCFILE替代
建表语句是： stored as rcfile

Hive 中的常用文件存储格式 ORCFILE

ORCFile是RCFile的优化版本，hive特有的数据存储格式，存储方式为行列存储，具体操作是将数据按照行分块，每个块按照列存储，其中每个块都存储有一个索引，自身支持切片，数据加载导入方式可以通过INSERT方式加载数据。

自身支持两种压缩ZLIB和SNAPPY，其中ZLIB压缩率比较高，常用于数据仓库的ODS层，SNAPPY压缩和解压的速度比较快，常用于数据仓库的DW层

相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方式，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。

建表语句是： stored as orc

Hive 中的常用文件存储格式 Parquet

Parquet 是面向分析型业务的列式存储格式，是一个面向列的二进制文件格式，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。Parquet对于大型查询的类型是高效的。对于扫描特定表格中的特定列的查询，Parquet特别有用。Parquet一般使用Snappy、Gzip压缩，默认是Snappy。

建表语句是： stored as Parquet

什么是行式存储和列式存储

下图中左边为行存储，右边为列存储：

(行式存储和列式存储示意图)

行存储的特点：查询满足条件的一整行数据时，列式存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每列的值，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数据更快。

列式存储的特点：查询满足条件的一整列数据的时候，行存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个行的值，列存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻的地方，所以此时列式查询的速度更快。另一方面，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压缩算法

; 行式存储和列式存储的分别使用场景和优缺点

当查询结果为一整行的时候，行存储效率会高一些；当查询表中某几列时，列存储的效率会更高。 在对数据的压缩方面，列存储比行存储更有优势，所以列存储占用空间相对小一些。

对于 Hive表文件存储方式的一些建议

目前针对存储格式的选择上，主要由TEXTFILE、ORC、Parquet等数据格式。

Hive中 TEXTFILE 文件存储格式使用场景

TEXTFILE主要使用场景在数据贴源层 ODS 或 STG 层，针对需要使用脚本load加载数据到Hive数仓表中的情况。

Hive中 Parquet 文件存储格式使用场景

Parquet 主要使用场景在Impala和Hive共享数据和元数据的场景。

Parquet的核心思想是使用”record shredding and assembly
algorithm”来表示复杂的嵌套数据类型，同时辅以按列的高效压缩和编码技术，实现降低存储空间，提高IO效率，降低上层应用延迟。Parquet是语言无关的，而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起，适配多种语言和组件。

能够与Parquet配合的组件有：

组件类型组件查询引擎Hive、Impala、Pig计算框架MapReduce、Spark、Cascading数据模型Avro、Thrift、Protocol Buffers、POJOs

Hive中 ORC 文件存储格式使用场景

ORC文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据，运用ORC可以提高Hive的读、写以及处理数据的性能，但如果有以下两种场景可以考虑不使用ORC，文本文件加载到ORC格式的Hive表的场景及Hive表作为计算结果数据。

文本文件加载到ORC格式的Hive表的场景：由于文本格式到ORC，需要耗费较高的CPU计算资源，相比于直接落地成文本格式Hive表而言加载性能会低很多；

Hive表作为计算结果数据，导出给Hadoop之外的外部系统读取使用的场景：ORC格式的结果数据，相比于文本格式的结果数据而言其易读性低很多。

除此之外，其他场景均建议使用ORC作为Hive表的存储格式

Hive压缩格式有哪些？

压缩方式压缩比压缩速度解压缩速度是否可分割gzip13.4%21 MB/s118 MB/s否bzip213.2%2.4MB/s9.5MB/s是lzo20.5%135 MB/s410 MB/s是snappy22.2%172 MB/s409 MB/s否

数据压缩优点

减少存储磁盘空间，降低单节点的磁盘IO。由于压缩后的数据占用的带宽更少，因此可以加快数据在Hadoop集群流动的速度。

数据压缩缺点

Hive做大数据分析运行过程中，需要花费额外的时间/CPU做压缩和解压缩计算。

Hive 压缩格式对应的Hadoop编码/解码器方式

压缩格式对应的编码/解码器DEFLATEorg.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecGziporg.apache.hadoop.io.compress.GzipCodecBZip2org.apache.hadoop.io.compress.BZip2CodecLZOcom.hadoop.compress.lzo.LzopCodecSnappyorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

Hive 常见的压缩格式对应的压缩性能比较

压缩算法原始文件大小压缩文件大小压缩速度解压速度gzip8.3GB1.8GB17.5MB/s58MB/sbzip28.3GB1.1GB2.4MB/s9.5MB/sLZO8.3GB2.9GB49.3MB/s74.6MB/s

怎样对压缩模式进行评价？

1、压缩比：压缩比越高，压缩后文件越小，所以压缩比越高越好
2、压缩时间：越快越好
3、已经压缩的格式文件是否可以再分割：可以分割的格式允许单一文件由多个Mapper程序处理，可以更好的并行化

Hive 中 ORC 使用案例

CREATE TABLE temperature_orc
(
    id          string,
    year        string,
    temperature int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES ("orc.compress"="NONE");

insert
overwrite table temperature_orc
select id, year, temperature
from temperature;

Hive 中 ORC+Snappy 使用案例

CREATE TABLE temperature_orc_snappy
(
    id          string,
    year        string,
    temperature int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY");

insert
overwrite table temperature_orc_snappy
select id, year, temperature
from temperature;

select *
from temperature_orc_snappy;

Hive 中 Parquet+Snappy 使用案例

CREATE TABLE temperature_parquet_snappy
(
    id          string,
    year        string,
    temperature int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS PARQUET
tblproperties("parquet.compression"="SNAPPY");

insert
overwrite table temperature_parquet_snappy
select id, year, temperature
from temperature;

SELECT *
FROM temperature_parquet_snappy;

对于Hive存储格式和压缩方式的使用总结

因为Hive 的SQL会转化为MR任务，如果该文件是用ORC存储，Snappy压缩的，因为Snappy不支持文件分割操作，所以压缩文件只会被一个任务所读取，如果该压缩文件很大，那么处理该文件的Map需要花费的时间会远多于读取普通文件的Map时间，这就是常说的Map读取文件的数据倾斜。

那么为了避免这种情况的发生，就需要在数据压缩的时候采用bzip2和Zip等支持文件分割的压缩算法。但恰恰ORC不支持刚说到的这些压缩方式，所以这也就成为了在可能遇到大文件的情况下不选择ORC的原因，避免数据倾斜。

在Hive on Spark的方式中，也是一样的，Spark作为分布式架构，通常会尝试从多个不同机器上一起读入数据。要实现这种情况，每个工作节点都必须能够找到一条新记录的开端，也就需要该文件可以进行分割，但是有些不可以分割的压缩格式的文件，必须要单个节点来读入所有数据，这就很容易产生性能瓶颈。

所以工作中对于Hive存储格式和压缩方式的使用需要根据场景和需求来定，如果是数据源的话，采用TEXTfile的方式，这样可以很大程度上节省磁盘空间；

在数据量较大情况下，可以使用Parquet存储，lzo压缩的方式也较为常见，可以避免由于读取不可分割大文件引发的数据倾斜。 但是，如果数据量并不大（预测不会有超大文件，若干G以上）的情况下，使用ORC存储，snappy压缩的效率还是非常高的，可以整体提升hive的执行速度。

总结：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等。 同时在数仓中，建议除了接口表（从其他数据库导入或者是最后要导出到其他数据库的表），其余表的存储格式与压缩格式保持一致，（采用orc.）

Original: https://blog.csdn.net/weixin_45462732/article/details/125175433
Author: Keven He
Title: 关于Hive中的存储格式及压缩格式详解