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MR处理的网络带宽

1、MR支持的压缩编码

压缩格式

工具

算法

文件扩展名

是否可切分

DEFAULT

DEFAULT

.deflate

Gzip

gzip

DEFAULT

.gz

bzip2

bzip2

bzip2

.bz2

LZO

lzop

LZO

.lzo

LZ4

LZ4

.lz4

Snappy

Snappy

.snappy

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

压缩格式

对应的编码/解码器

DEFLATE

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

gzip

org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

bzip2

org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec

LZO

com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

LZ4

org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec

Snappy

org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

压缩性能的比较

压缩算法

原始文件大小

压缩文件大小

压缩速度

解压速度

gzip

8.3GB

1.8GB

17.5MB/s

58MB/s

bzip2

8.3GB

1.1GB

2.4MB/s

9.5MB/s

LZO

8.3GB

2.9GB

49.3MB/s

74.6MB/s

http://google.github.io/snappy/

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.

.2、压缩配置参数

要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数(mapred-site.xml文件中):

参数

默认值

阶段

建议

io.compression.codecs

(在core-site.xml中配置)

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,

org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec

输入压缩

Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器

mapreduce.map.output.compress

false

mapper输出

这个参数设为true启用压缩

mapreduce.map.output.compress.codec

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

mapper输出

使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据

mapreduce.output.fileoutputformat.compress

false

reducer输出

这个参数设为true启用压缩

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec

org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec

reducer输出

使用标准工具或者编解码器,如gzip和bzip2

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type

RECORD

reducer输出

SequenceFile输出使用的压缩类型:NONE和BLOCK

3、开启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:

案例实操:

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mapreduce中map输出压缩功能

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

3)设置mapreduce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;

4)执行查询语句

select count(1) from score;

4 开启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。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false,这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true,来开启输出结果压缩功能。

案例实操

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mapreduce最终输出数据压缩

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

3)设置mapreduce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mapreduce最终数据输出压缩为块压缩

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

5)测试一下输出结果是否是压缩文件

insert overwrite local directory '/export/servers/snappy' select * from score distribute by s_id sort by s_id desc;

 

hive的数据压缩的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. Hadoop Hive概念学习系列之hive的数据压缩(七)

    Hive文件存储格式包括以下几类: 1.TEXTFILE 2.SEQUENCEFILE 3.RCFILE 4.ORCFILE 其中TEXTFILE为默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直 ...

  3. Hive文件存储格式和hive数据压缩

    一.存储格式行存储和列存储 二.Hive文件存储格式 三.创建语句和压缩 一.存储格式行存储和列存储 行存储可以理解为一条记录存储一行,通过条件能够查询一整行数据. 列存储,以字段聚集存储,可以理解为 ...

  4. 第4节 hive调优:2、数据倾斜

    数据的倾斜: 主要就是合理的控制我们的map个数以及reduce个数 第一个问题:maptask的个数怎么定的???与我们文件的block块相关,默认一个block块就是对应一个maptask 第二个 ...

  5. 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 ...

  6. 第1节 hive安装:2、3、4、5、(多看几遍)

    第1节 hive安装: 2.数据仓库的基本概念: 3.hive的基本介绍: 4.hive的基本架构以及与hadoop的关系以及RDBMS的对比等 5.hive的安装之(使用mysql作为元数据信息存储 ...

  7. Linux环境Hive安装配置及使用

    Linux环境Hive安装配置及使用 一.Hive Hive环境前提 二.Hive架构原理解析 三.Hive-1.2.2单机安装流程 (1) 解压apache-hive-1.2.2-bin.tar.g ...

  8. 一文彻底搞懂Hive的数据存储与压缩

    目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间 ...

  9. hive 压缩全解读(hive表存储格式以及外部表直接加载压缩格式数据);HADOOP存储数据压缩方案对比(LZO,gz,ORC)

    数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果 ...

随机推荐

  1. CSP-S2019初赛游记

    考得不好,不过\(86.5\)分应该勉强能进. 比赛前 比赛前的一个星期是有点慌,因为初赛是必须要复习的.初赛和复赛很不一样,复赛可以得一等奖,初赛不一定能考得很好. 最恶心的当然是那些计算机的&qu ...

  2. 【JZOJ6434】【luoguP5665】【CSP-S2019】划分

    description analysis 首先有一个结论,对于\([1,i]\)区间划分最后一段的和尽量小,答案会更优,具体证明参考毛爷爷的博客 设\(f[i]\)为满足\([1,i]\)划分最优时. ...

  3. Java网络爬虫笔记

    Java网络爬虫笔记 HttpClient来代替浏览器发起请求. select找到的是元素,也就是elements,你想要获取具体某一个属性的值,还是要用attr("")方法.标签 ...

  4. 【LeetCode 12】整数转罗马数字

    题目链接 [题解] (涨知识了..原来罗马数字是这么回事.. 把{1,4,5,9,10,40,50,90,100,400,500,900,1000}这些东西的罗马数字放在一个数组里面. 每次从大到小减 ...

  5. Android中当数据库需要更新时我们该怎么办?

    问题:Android数据库更新并保留原来的数据如何实现 Andoird的SQLiteOpenHelper类中有一个onUpgrade方法.帮助文档中只是说当数据库升级时该方法被触发.经过实践,解决了我 ...

  6. (转)OpenFire源码学习之十四:插件管理

    转:http://blog.csdn.net/huwenfeng_2011/article/details/43418433 Plugin管理 Openfire把插件模块加入到容器分为以下步骤: l  ...

  7. Quartus II 使用 modelsim 仿真

    转自:http://www.cnblogs.com/emouse/archive/2012/07/08/2581223.html Quartus 中调用modelsim的流程 1. 设定仿真工具 as ...

  8. Valgrind学习

    Valgrind与其他DBI(Pin, DynamoRIO)的区别 我们需要了解DBI的几个 D&R Disassemble-and-Resynthesise 反汇编后重新组装 Valgrin ...

  9. (转载) 深入理解ES6箭头函数的this以及各类this面试题总结

    声明:本文转载自 https://blog.csdn.net/yangbingbinga/article/details/61424363 ES6中新增了箭头函数这种语法,箭头函数以其简洁性和方便获取 ...

  10. Servlet.init() for servlet [springmvc] threw exception

    项目还没开始做,就碰到那么多问题.. 报错一:/oa/news/%E6%A0%8F%E7%9B%AE%E7%AE%A1%E7%90%86.jsp 1.一开始是jsp的页面名称为中文,改了 2.接着仍然 ...