Hive压缩和存储(十二)
压缩和存储
1、 Hadoop压缩配置
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 |
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
hive (default)> select count(*) from aaaa;
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
hive (default)> insert overwrite local directory '/root/data' select * from aaaa;
2、文件存储格式
Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
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。
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。
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,这样应该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:
1)Index Data:一个轻量级的index,默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引应该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Stream的类型,长度等信息。
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。
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。
5) 主流文件存储格式对比实验
从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。
存储文件的压缩比测试:
--1)TextFile
--(1)创建表,存储数据格式为TEXTFILE
create table log_text (track_time string,url string,session_id string,referer string,ip string,end_user_id string,city_id string)row format delimited fields terminated by '\t'stored as textfile ;
--(2)向表中加载数据
hive (default)> load data local inpath '/root/log' into table log_text ;
--(3)查看表中数据大小
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;
18.1 M /user/hive/warehouse/log_text/log.data
--2)ORC
--(1)创建表,存储数据格式为ORC
create table log_orc(track_time string,url string,session_id string,referer string,ip string,end_user_id string,city_id string)row format delimited fields terminated by '\t'stored as orc ;
--(2)向表中加载数据
insert into table log_orc select * from log_text ;
--(3)查看表中数据大小
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/ ;
2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
--3)Parquet
--(1)创建表,存储数据格式为parquet
create table log_parquet(track_time string,url string,session_id string,referer string,ip string,end_user_id string,city_id string)row format delimited fields terminated by '\t'stored as parquet ;
--(2)向表中加载数据
insert into table log_parquet select * from log_text ;
--(3)查看表中数据大小
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/ ;
13.1 M /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0
--存储文件的压缩比总结:
ORC > Parquet > textFile
3、存储和压缩结合
官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC
ORC存储方式的压缩:
Key | Default | Notes |
---|---|---|
orc.compress | ZLIB | high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY) |
orc.compress.size | 262,144 | number of bytes in each compression chunk |
orc.stripe.size | 67,108,864 | number of bytes in each stripe |
orc.row.index.stride | 10,000 | number of rows between index entries (must be >= 1000) |
orc.create.index | true | whether to create row indexes |
orc.bloom.filter.columns | "" | comma separated list of column names for which bloom filter should be created |
orc.bloom.filter.fpp | 0.05 | false positive probability for bloom filter (must >0.0 and <1.0) |
--1)创建一个非压缩的的ORC存储方式
--(1)建表语句
create table log_orc_none(track_time string,url string,session_id string,referer string,ip string,end_user_id string,city_id string)row format delimited fields terminated by '\t'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");
--(2)插入数据
insert into table log_orc_none select * from log_text ;
--(3)查看插入后数据
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_none/ ;
7.7 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_0
--2)创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式
--(1)建表语句
create table log_orc_snappy(track_time string,url string,session_id string,referer string,ip string,end_user_id string,city_id string)row format delimited fields terminated by '\t'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");
--(2)插入数据
insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;
--(3)查看插入后数据
dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/ ;
3.8 M /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0
--3)上一节中默认创建的ORC存储方式,导入数据后的大小为
2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
--总结
比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩。比snappy压缩的小。
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