hive当中的数据存储格式:
行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储
列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快

数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可

hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile
用的比较多的列式存储: orc parquet
其中orc底层有自带的一种压缩算法,会对数据进行压缩的比较厉害

实际工作当中,很多时候,列式存储的数据格式都是选择orc或者parquet 压缩方式都是选择snappy。

七、hive的数据存储格式

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)。

7.1 列式存储和行式存储

上图左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储。

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。

7.2 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。

7.3 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

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stripe的元数据信息

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。

7.4 PARQUET格式

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。

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。

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。Parquet文件的格式如下图所示。

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。

第3节 hive高级用法:15、hive的数据存储格式介绍的更多相关文章

  1. 第3节 hive高级用法:16、17、18

    第3节 hive高级用法:16.hive当中常用的几种数据存储格式对比:17.存储方式与压缩格式相结合:18.总结 hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile ...

  2. 第3节 hive高级用法:13、hive的函数

    4.2.Hive参数配置方式 Hive参数大全: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 开 ...

  3. 第3节 hive高级用法:14、hive的数据压缩

    六.hive的数据压缩 在实际工作当中,hive当中处理的数据,一般都需要经过压缩,前期我们在学习hadoop的时候,已经配置过hadoop的压缩,我们这里的hive也是一样的可以使用压缩来节省我们的 ...

  4. Web Scraper 高级用法——使用 CouchDB 存储数据 | 简易数据分析 18

    这是简易数据分析系列的第 18 篇文章. 利用 web scraper 抓取数据的时候,大家一定会遇到一个问题:数据是乱序的.在之前的教程里,我建议大家利用 Excel 等工具对数据二次加工排序,但还 ...

  5. Newtonsoft.Json高级用法(转)

    手机端应用讲究速度快,体验好.刚好手头上的一个项目服务端接口有性能问题,需要进行优化.在接口多次修改中,实体添加了很多字段用于中间计算或者存储,然后最终用Newtonsoft.Json进行序列化返回数 ...

  6. 【转】 Newtonsoft.Json高级用法

    手机端应用讲究速度快,体验好.刚好手头上的一个项目服务端接口有性能问题,需要进行优化.在接口多次修改中,实体添加了很多字段用于中间计算或者存储,然后最终用Newtonsoft.Json进行序列化返回数 ...

  7. Newtonsoft.Json高级用法 1.忽略某些属性 2.默认值的处理 3.空值的处理 4.支持非公共成员 5.日期处理 6.自定义序列化的字段名称

    手机端应用讲究速度快,体验好.刚好手头上的一个项目服务端接口有性能问题,需要进行优化.在接口多次修改中,实体添加了很多字段用于中间计算或者存储,然后最终用Newtonsoft.Json进行序列化返回数 ...

  8. 转:Newtonsoft.Json高级用法

    原文地址:http://www.cnblogs.com/yanweidie/p/4605212.html 手机端应用讲究速度快,体验好.刚好手头上的一个项目服务端接口有性能问题,需要进行优化.在接口多 ...

  9. Newtonsoft.Json高级用法,json序列号,model反序列化,支持序列化和反序列化DataTable,DataSet,Entity Framework和Entity,字符串

    原文地址:https://www.cnblogs.com/yanweidie/p/4605212.html 手机端应用讲究速度快,体验好.刚好手头上的一个项目服务端接口有性能问题,需要进行优化.在接口 ...

随机推荐

  1. 思维导图js

    http://baike.baidu.com/view/1469162.htm?fromenter=Mind+Maps

  2. 关于centOS7的一些笔记

    使用systemctl查看 开启 关闭服务: 查看: systemctl status arcgis.server 开启: systemctl start arcgis.server 关闭: syst ...

  3. c语言和c++栈的简单实现以及构造器的原理

    也就是训练将原来的c语言 用类表示出来.. 关于构造器: //1与类名相同 没有返回值 被系统生成对象时自动调用,用于初始化 //2 可以有参数 构造器重载 默认参数 //3 重载和默认不能同时存在, ...

  4. Ubuntu 12.04 设置终端字体为文泉驿(转载)

    转自:http://my.oschina.net/uniquejava/blog/98480 0.说明      在gnome-terminal终端中看习惯了文泉驿微米黑字体,没想到从11.10升级到 ...

  5. [Swift通天遁地]一、超级工具-(4)使用UIWebView(网页视图)加载HTML和Gif动画

    ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号:山青咏芝(shanqingyongzhi)➤博客园地址:山青咏芝(https://www.cnblogs. ...

  6. python代码覆盖率coverage简介与用法

    如果衡量单元测试对相应代码的测试重量,覆盖率是一个必要非充分条件,因此统计代码的覆盖率,检视单测是否充分,就尤为的重要.这里针对python-unittest的单测的覆盖率coverage进行使用说明 ...

  7. [Usaco2006 Mar]Mooo 奶牛的歌声

    Description Farmer John's N (1 <= N <= 50,000) cows are standing in a very straight row and mo ...

  8. XOR and Favorite Number Codeforces - 617E || [CQOI2018]异或序列

    https://www.luogu.org/problemnew/show/P4462 http://codeforces.com/problemset/problem/617/E 这个是莫队裸题了吧 ...

  9. java数组实现买彩票(二个一维数组的比较思想)

    /** 设计一个程序,模拟从彩球池里随机抽取5个彩球(彩球池里一共有11个彩球,编号为1~11), 要求在控制台打印出这5个被取出来的彩球的编号(注意编号不能重复). 思路: 1.创建一个int类型的 ...

  10. 446 Arithmetic Slices II - Subsequence 算数切片之二 - 子序列

    详见:https://leetcode.com/problems/arithmetic-slices-ii-subsequence/description/ C++: class Solution { ...