hive的数据压缩
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 |
无 |
DEFAULT |
.deflate |
否 |
|
Gzip |
gzip |
DEFAULT |
.gz |
否 |
|
bzip2 |
bzip2 |
bzip2 |
.bz2 |
是 |
|
LZO |
lzop |
LZO |
.lzo |
否 |
|
LZ4 |
无 |
LZ4 |
.lz4 |
否 |
|
Snappy |
无 |
Snappy |
.snappy |
否 |
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
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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
- nodejs express的基本用法
demo /** * Created by ZXW on 2017/11/6. */ var express=require("express"); var server=expr ...
- spring 新建mybatis ...
一. 创建bean类 package com.feilong.blog.dao; public class Message { private int id; private String autho ...
- Dubbo---Multicast 注册中心---xml配置
1.项目结构(maven项目) 2.dubbotest.pom <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> < ...
- 从文本文件hello.txt到可执行文件hello
第一阶段 使用编辑器编写的源代码 (.txt) 文件 hello.c.经过 Pre-processor 进行前处理.在前处理阶段,当 pre-processor 读到代码中的#include<s ...
- bootstrap 标签页的使用(tab)
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <link rel="style ...
- 数组对象用map修改键名
用vue组件需要使用的数据格式和后台返回的不一样 console.log(res); this.optionsEp = res.map(item => { return { value: ite ...
- 在Visual C++中使用内联汇编
一.内联汇编的优缺点 因为在Visual C++中使用内联汇编不需要额外的编译器和联接器,且可以处理Visual C++中不能处理的一些事情,而且可以使用在C/C++中的变量,所以非常方便.内联汇编主 ...
- linux jps命令
原文链接: http://www.cnblogs.com/qlqwjy/p/7928410.html https://blog.csdn.net/u013250071/article/details/ ...
- 18、Page Object 设计模式
Page Object 设计模式的优点如下: 减少代码的重复. 提高测试用例的可读性. 提高测试用例的可维护性, 特别是针对 UI 频繁变化的项目. 当你针对网页编写测试时,你需要引用该网页中的元素, ...
- 拾遗:~/.zshrc 配置
Tips: zsh 默认仅显示最近 16 条历史记录 $ # 等价于 history - :显示最近 条记录 $ history $ # 等价于 history - : 显示从第 条到最后 条,即是全 ...