hive的数据存储格式

1129-徐同学

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Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。

列式存储和行式存储

hive的数据存储格式

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。

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:
一个orc文件可以分为若干个Stripe
一个stripe可以分为三个部分
indexData:某些列的索引数据
rowData :真正的数据存储
StripFooter:stripe的元数据信息

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。

主流文件存储格式对比

从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。
存储文件的压缩比总结:
ORC > Parquet > textFile

存储文件的查询速度总结:
ORC > TextFile > Parquet

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。

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拜师教育学员文章:作者:1129-徐同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《hive的数据存储格式》 发布于2020-08-25

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