Hive-数据压缩格式，存储格式(行式存储、列式存储)，相关参数配置，详细分析

待我称王封你为后i 2023-03-06 03:37 36阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1 数据压缩配置
 *   *  1.1 MR支持的压缩编码
     *  1.2 压缩参数配置
     *   *  设置Map输出阶段压缩
         *  设置Reduce输出阶段压缩
 *  2 文件存储格式
 *   *  2.1 列式存储和行式存储
     *   *  TextFile格式
         *  Orc格式
         *  Parquet格式
 *  3 文件存储格式对比测试

# 1 数据压缩配置 #

## 1.1 MR支持的压缩编码 ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>压缩格式</th> 
   <th>算法</th> 
   <th>文件扩展名</th> 
   <th>是否可切分</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>DEFLATE</td> 
   <td>DEFLATE</td> 
   <td>.deflate</td> 
   <td>否</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Gzip</td> 
   <td>DEFLATE</td> 
   <td>.gz</td> 
   <td>否</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>bzip2</td> 
   <td>bzip2</td> 
   <td>.bz2</td> 
   <td>是</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>LZO</td> 
   <td>LZO</td> 
   <td>.lzo</td> 
   <td>是</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Snappy</td> 
   <td>Snappy</td> 
   <td>.snappy</td> 
   <td>否</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>压缩格式</th> 
   <th>对应的编码/解码器</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>DEFLATE</td> 
   <td>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>gzip</td> 
   <td>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>bzip2</td> 
   <td>org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>LZO</td> 
   <td>com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Snappy</td> 
   <td>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

压缩性能的比较：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>压缩算法</th> 
   <th>原始文件大小</th> 
   <th>压缩文件大小</th> 
   <th>压缩速度</th> 
   <th>解压速度</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>gzip</td> 
   <td>8.3GB</td> 
   <td>1.8GB</td> 
   <td>17.5MB/s</td> 
   <td>58MB/s</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>bzip2</td> 
   <td>8.3GB</td> 
   <td>1.1GB</td> 
   <td>2.4MB/s</td> 
   <td>9.5MB/s</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>LZO</td> 
   <td>8.3GB</td> 
   <td>2.9GB</td> 
   <td>49.3MB/s</td> 
   <td>74.6MB/s</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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.

## 1.2 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）：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>默认值</th> 
   <th>阶段</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>io.compression.codecs （在core-site.xml中配置）</td> 
   <td>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec</td> 
   <td>输入压缩</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapreduce.map.output.compress</td> 
   <td>false</td> 
   <td>mapper输出</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapreduce.map.output.compress.codec</td> 
   <td>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec</td> 
   <td>mapper输出</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</td> 
   <td>false</td> 
   <td>reducer输出</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</td> 
   <td>org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec</td> 
   <td>reducer输出</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</td> 
   <td>RECORD</td> 
   <td>reducer输出</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 设置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：

（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 MR中map输出压缩功能

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

（3）设置MR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;

### 设置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。`默认值false`，默认输出非压缩的纯文本文件。具体配置如下：

（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 MR 最终输出数据压缩

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

（3）设置 MR 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 MR 最终数据输出压缩为块压缩（默认值式RECORD）

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

# 2 文件存储格式 #

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

## 2.1 列式存储和行式存储 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMyNzI3MDk1_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
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。  
例如：`SELECT * FROM table;`

**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；并且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的数据格式是基于行存储的；
 *  ORC和PARQUET的数据格式是基于列式存储的。

### 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，但使用Gzip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。

### Orc格式 ###

Orc是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。

如下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：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMyNzI3MDk1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
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 File Footer 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 File Footer ，从里面解析到各个 Stripe 信息，再读各个 Stripe ，即从后往前读。

### 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。

（1）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。

（2）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。

（3）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hdfs 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。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMyNzI3MDk1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
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。

# 3 文件存储格式对比测试 #

从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。

*  注意：一般文本文件都是行式存储格式，往 列式存储表 加载数据时，不能使用load data加载，会报格式不匹配错误，要使用 insert into查询加载

存储文件的压缩比测试：

**测试数据：log.txt（文件大小18M）**

**1）TextFile**

（1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE

create table log_text (
    。。。
    )
    row format delimited fields terminated by '\t'
    stored as textfile;

（2）查看表中数据大小（18.13M）

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;
    
    18.13M /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(
    。。。
    )
    row format delimited fields terminated by '\t'
    stored as orc
    tblproperties("orc.compress"="NONE"); -- 设置orc存储不使用压缩默认会使用zlib

（2）查看表中数据大小（7.69M）

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/;
    
    7.69M /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(
    。。。
    )
    row format delimited fields terminated by '\t'
    stored as parquet ;

（2）查看表中数据大小（13.1M）

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/;
    
    13.1M /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0

存储文件的对比总结：

ORC （7.69M）> Parquet（13.1M） > textFile（18.13M）

存储文件的查询速度测试：

**1) TextFile**

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/log_text' select substring(url,1,4) from log_text ;
    
    No rows affected (10.522 seconds)

**2) ORC**

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/log_orc' select substring(url,1,4) from log_orc ;
    
    No rows affected (11.495 seconds)

**3) Parquet**

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/log_parquet' select substring(url,1,4) from log_parquet ;
    
    No rows affected (11.445 seconds)

存储文件的查询速度总结：查询速度相近。

存储和压缩结合测试：

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

ORC存储方式的压缩：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Key</th> 
   <th>Default</th> 
   <th>Notes</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>orc.compress</td> 
   <td>ZLIB</td> 
   <td>high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc.compress.size</td> 
   <td>262,144</td> 
   <td>number of bytes in each compression chunk</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc.stripe.size</td> 
   <td>268,435,456</td> 
   <td>number of bytes in each stripe</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc.row.index.stride</td> 
   <td>10,000</td> 
   <td>number of rows between index entries (must be &gt;= 1000)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc.create.index</td> 
   <td>true</td> 
   <td>whether to create row indexes</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc.bloom.filter.columns</td> 
   <td>“”</td> 
   <td>comma separated list of column names for which bloom filter should be created</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc.bloom.filter.fpp</td> 
   <td>0.05</td> 
   <td>false positive probability for bloom filter (must &gt;0.0 and &lt;1.0)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  注意：所有关于ORCFile的参数都是在HQL语句的`TBLPROPERTIES`字段里面出现

**1）创建一个ZLIB压缩的ORC存储方式**

（1）建表

create table log_orc_zlib(
    。。。
    )
    row format delimited fields terminated by '\t'
    stored as orc
    tblproperties("orc.compress"="ZLIB");

（2）查看数据（2.78M）

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_zlib/;
    
    2.78M  /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

create table log_orc_snappy(
    。。。
    )
    row format delimited fields terminated by '\t'
    stored as orc
    tblproperties("orc.compress"="SNAPPY");

（2）查看数据（3.75 M）

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/;
    
    3.75 M  /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0

*  ZLIB比Snappy压缩的还小。原因是ZLIB采用的是deflate压缩算法。比snappy压缩的压缩率高。

**3）创建一个SNAPPY压缩的parquet存储方式**

（1）建表

create table log_parquet_snappy(
    。。。
    )
    row format delimited fields terminated by '\t'
    stored as parquet
    tblproperties("parquet.compression"="SNAPPY");

（2）查看数据（6.39MB）

hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet_snappy /;
    
    6.39MB  /user/hive/warehouse/ log_parquet_snappy /000000_0

*  总结：用`mr`引擎一般使用orc+lzo，用`spark`引擎一般使用parquet+snappy

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