HIVE存储格式和压缩方式详解

╰半夏微凉° 2023-10-04 19:07 51阅读 0赞

### HIVE存储格式和压缩方式 ###

#### 文章目录 ####

*   *  HIVE存储格式和压缩方式
     *   *  一、介绍常用的压缩算法
         *   *  ZSTD
             *  LZO
             *  SNAPPY
             *  BZIP2
         *  二、HIVE可支持的压缩格式
         *  三、HIVE的存储格式
         *   *  行式存储：
             *  列式存储：
             *  HIVE支持的存储格式
             *   *  TEXTFILE
                 *  SEQUENCEFILE
                 *  ORC
                 *  PARQUET
         *  四、测试存储格式+压缩

#### 一、介绍常用的压缩算法 ####

##### ZSTD #####

>  *  zstd是Facebook在2016年开源的新无损压缩算法，优点是压缩率和压缩/解压缩性能都很突出。
>  *  在我们测试的文本日志压缩场景中，压缩率比gzip提高一倍，压缩性能与lz4、snappy相当甚至更好，是gzip的10倍以上。
>  *  zstd还有一个特别的功能，支持以训练方式生成字典文件，相比传统压缩方式能大大的提高小数据包的压缩率。
>  *  在过去的两年里，Linux内核、HTTP协议、以及一系列的大数据工具（包括Hadoop 3.0.0，HBase 2.0.0，Spark 2.3.0，Kafka 2.1.0）等都已经加入了对zstd的支持。
>  *  可以预见，zstd将是未来几年里会被广泛关注和应用的压缩算法。

引用：https://blog.csdn.net/yizhiniu\_xuyw/article/details/113811001

##### LZO #####

> LZO:Lempel-Ziv-Oberhumer 的缩写,一种无损算法，LZO压缩算法采用(重复长度L，指回距离D)代替当前已经在历史字符串中出现过的字符串，其中，重复长度是指，后出现的字符串与先出现的字符串中连续相同部分的长度;指回距离是指，先后两个相同字符串之间相隔的距离(每个字节为一个单位);如果没出现过(定义为新字符)，则首先输出新字符的个数，再输出新字符。

LZO压缩算法特点：

*  解压速度很快，并且很简单；
 *  解压时不需要内存支持；
 *  压缩的速度还不错；
 *  压缩时只需要 64 KiB 的内存支持；
 *  压缩比例可以根据需要调节，而这并不影响解压的效率，提高压缩比例自然会降低压缩速度；
 *  压缩包含了很多的压缩级别，提供很多选择；
 *  提供只需要 8 KiB 内存支持的压缩级别；
 *  提供线程安全；
 *  提供无损压缩；

##### SNAPPY #####

> Snappy 是一个 C++ 的用来压缩和解压缩的开发包。其目标不是最大限度压缩或者兼容其他压缩格式，而是旨在提供高速压缩速度和合理的压缩率。Snappy 比 zlib 更快，但文件相对要大 20% 到 100%。在 64位模式的 Core i7 处理器上，可达每秒 250~500兆的压缩速度。

SNAPPY压缩算法特点：

*  快速：压缩速度达到 250 MB / 秒及以上，无需汇编代码。请参阅下面的 “性能”。
 *  稳定：在过去的几年中，Snappy 已在 Google 的生产环境中压缩和解压缩了 PB 级的数据。Snappy 位流格式是稳定的，不会在版本之间更改。
 *  稳健：Snappy 解压缩器的设计不会在遭到损坏或恶意输入时崩溃。

**尽管 Snappy 应该相当轻便，但它主要针对 64 位 x86 兼容处理器进行了优化，并且在其他环境中运行速度可能较慢。**

##### BZIP2 #####

> bzip2 是一个基于Burrows-Wheeler 变换的无损压缩软件，压缩效果比传统的LZ77/LZ78压缩算法来得好。它广泛存在于UNIX && LINUX的许多发行版本中。bzip2能够进行高质量的数据压缩。它利用先进的压缩技术，能够把普通的数据文件压缩10%至15%，压缩的速度和解压的效率都非常高！支持大多数压缩格式，包括tar、gzip 等等。

BZIP2压缩算法特点：

1.  能够高效的完成文件数据的压缩。这样你就可以把硬盘中冗余繁多的文件，打包压缩整理。在网络上传送文件前，可以先用bzip2打包压缩文件，以减少传送时间，提高效率。虽然bzip2不是最快的压缩工具，但是它已经足够的快且足够的好用。
2.  支持修复介质错误。当你需要从包含了一些错误数据的备份磁盘上修复或者获得含有错误数据的压缩文件中的数据时，bzip2仍能完美的解压出没有被破坏的部分。
3.  和gzip的用法类似,最简单的打包压缩命令就是“bzip2 【要打包压缩的文件名】”，压缩后生成后缀名为".bz2"的压缩包。
4.  这是一款轻量级的工具。 它可以运行在任何含有ANSI C编译器的32位或者64位的主机上。

#### 二、HIVE可支持的压缩格式 ####

HIVE的压缩格式

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>压缩格式</th> 
   <th>全类路径</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> 
  <tr> 
   <td>ZSTD</td> 
   <td>org.apache.hadoop.io.compress.ZStandardCodec</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

压缩可以存在很多地方，在mr任务运行时候，map端溢写到磁盘，以及reduce端从磁盘中拉取文件，都有大量的IO操作，都可以设置压缩方法。设置压缩格式的参数如下所示

HIVE配置map/reduce/all 端的压缩算法参数

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

#### 三、HIVE的存储格式 ####

存储格式可以分为两种：行式存储、列式存储

##### 行式存储： #####

和我们平时认知的形同，一行数据就按照一行存，读取的时候也是一行一行的去读

##### 列式存储： #####

行式存储是按照行为顺序进行存储，那么列式存储就是按照列为顺序进行存储。

为什么要列式存储呢？

在大数据存储上，数据量大，查询频繁，那么如果行式存储，我们每次查询数据会怎么办？举例：

co1, co2, co3, co4
    data1, data2, data3, data4
    size1, size2, size3, size4

如果我们要去执行一个语句

select co1, co4 from tbl;

按照行式存储，存储数据格式如下；

data1, data2, data3, data4, size1, size2, size3, size4

我们读取数据的时候要来回的跳，跳到第一个，再跳到第四个

如果按照列式存储，存储数据格式如下；

data1, size1, data2, size2, data3, size3, data4, size4

那我们读取时候，读到了哪个列，把这个列的数据顺序拿出来，然后再到下一个列，就不用像行数存储那样来回跳了。

##### HIVE支持的存储格式 #####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>存储类型</th> 
   <th>格式</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>TEXTFILE</td> 
   <td>行式存储</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ORC</td> 
   <td>列式存储</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>PARQUET</td> 
   <td>列式存储</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SEQUENCEFILE</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

###### TEXTFILE ######

> 毋庸置疑，这是最常使用到的文件存储格式，就是文本文件。文本文件在加载的时候直接load即可，不用走MapReduce，因为是最简单的文本格式

###### SEQUENCEFILE ######

>  *  sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的\[Key,Value\]对而设计的一种平面文件(Flat File)。
>  *  可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。
>  *  SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。
>  *  SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
>  *  在存储结构上，SequenceFile主要由一个Header后跟多条Record组成，Header主要包含了Key classname，value classname，存储压缩算法，用户自定义元数据等信息，此外，还包含了一些同步标识，用于快速定位到记录的边界。每条Record以键值对的方式进行存储，用来表示它的字符数组可以一次解析成：记录的长度、Key的长度、Key值和value值，并且Value值的结构取决于该记录是否被压缩。

SEQUENCEFILE特点：

1.  支持基于记录(Record)或块(Block)的数据压缩。
2.  支持splitable，能够作为MapReduce的输入分片。
3.  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。

**需要一个合并文件的过程，且合并后的文件不方便查看。**

###### ORC ######

> ORC 存储源自RC这种存储格式,RC是一种列式存储引擎,主要是在压缩编码,查询性能方面做了优化，但是对schema演化支持较差。ORC文件以二进制方式存储，所以是不可以直接读取，ORC文件也是**自解析**的，它包含许多的元数据，这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。

###### PARQUET ######

> 源自google Dremel 系统,Parquet 相当一Dremel中的**数据存储引擎**,而Apache顶级开源醒目 Drill正式Dremel的开源实现。
> 
> Parquet文件格式包含一个header，多个blocks（row groups），一个footer。header仅仅包含4字节数字，表示这个文件是parquet格式。所有的文件元数据存储在footer中，文件元数据包含格式版本，schema，额外的key-value值，每个row group的元数据。footer还包含4字节文件元数据的编码长度，以及4字节的数字。

#### 四、测试存储格式+压缩 ####

hive中指定存储格式和压缩的语法

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name 
      [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
      [COMMENT table_comment]
      [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
      [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
       [ROW FORMAT row_format] 
       [STORED AS file_format]
      [LOCATION hdfs_path]
      [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]   
      [AS select_statement];

TEXTFILE

create table if not exists tmp_bdp.data_test (
     json_cloumn string
    )
    row format delimited 
    fields terminated by '\t'
    stored as textfile
    tblproperties("textfile.compress"="NONE");

查看表详情

# Storage Information            
    SerDe Library:          org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe       
    InputFormat:            org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat         
    OutputFormat:           org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat       
    Compressed:             No                       
    Num Buckets:            -1                       
    Bucket Columns:         []                       
    Sort Columns:           []

插入数据，查看表大小

hadoop fs -du -s -h /path/

170G

修改压缩方式为lzo

ALTER TABLE tmp_bdp.data_test SET TBLPROPERTIES ('orc.compress'='LZO');

修改存储方式为ORC

ALTER TABLE tmp_bdp.data_test SET FILEFORMAT ORC;

查看格式是否改变

SerDe Library:          org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde        
    InputFormat:            org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat  
    OutputFormat:           org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat         
    Compressed:             No                       
    Num Buckets:            -1                       
    Bucket Columns:         []                       
    Sort Columns:           []

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>格式+压缩</th> 
   <th>文件大小</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>textfile+lzo</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc+lzo</td> 
   <td>85.0G</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc+snappy</td> 
   <td>86.2G</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>orc+tszd</td> 
   <td>56.8G</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>parquet+lzo</td> 
   <td>89.4G</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>parquet+snappy</td> 
   <td>87.1G</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>parquet+zstd</td> 
   <td>52.8G</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>