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Hive 文件格式

时间:2018-07-18 14:13:14      阅读:179      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:dfs   zed   struct   insert   .com   sel   orm   ecs   文件导入   

hive文件存储格式包括以下几类:

1、TEXTFILE

2、SEQUENCEFILE

3、RCFILE

4、ORCFILE(0.11以后出现)

其中TEXTFILE为默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理;

SEQUENCEFILE,RCFILE,ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据,数据要先导入到textfile格式的表中, 然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中。

前提创建环境:

hive 0.8

创建一张testfile_table表,格式为textfile。

create table if not exists testfile_table( site string, url  string, pv   bigint, label string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ stored as textfile;

load data local inpath ‘/app/weibo.txt‘ overwrite into table textfile_table;

 

一、TEXTFILE
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。
示例

create table if not exists textfile_table(
site string,
url  string,
pv   bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by ‘\t‘
stored as textfile;
插入数据操作:
set hive.exec.compress.output=true;  
set mapred.output.compress=true;  
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
insert overwrite table textfile_table select * from textfile_table;

 

特点:

textfile为默认格式
存储方式:行存储
磁盘开销大 数据解析开销大
压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分

 

二、SEQUENCEFILE
SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持,其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。
SequenceFile支持三种压缩选择:NONE,RECORD,BLOCK。Record压缩率低,一般建议使用BLOCK压缩。
示例:

create table if not exists seqfile_table(
site string,
url  string,
pv   bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by ‘\t‘
stored as sequencefile;
插入数据操作:
set hive.exec.compress.output=true;  
set mapred.output.compress=true;  
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
SET mapred.output.compression.type=BLOCK;
insert overwrite table seqfile_table select * from textfile_table;

SequenceFile

SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile,不过它的key为空,使用value 存放实际的值, 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。
 
特点:
二进制文件,以<key,value>的形式序列化到文件中
存储方式:行存储
可分割 压缩
一般选择block压缩
优势是文件和Hadoop api中的mapfile是相互兼容的。
 
 
三、RCFILE
RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。首先,其将数据按行分块,保证同一个record在一个块上,避免读一个记录需要读取多个block。其次,块数据列式存储,有利于数据压缩和快速的列存取。
RCFILE文件示例:
 
create table if not exists rcfile_table(
site string,
url  string,
pv   bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by ‘\t‘
stored as rcfile;
插入数据操作:
set hive.exec.compress.output=true;  
set mapred.output.compress=true;  
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
insert overwrite table rcfile_table select * from textfile_table;

  

RCFile
  RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分,再垂直划分”的设计理念。当查询过程中,针对它并不关心的列时,它会在IO上跳过这些列。需要说明的是,RCFile在map阶段从 远端拷贝仍然是拷贝整个数据块,并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列,并跳到需要读取的列, 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的,但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下,RCFile的性能反而没有SequenceFile高。
 
特点:
存储方式:数据按行分块 每块按照列存储
压缩快 快速列存取
读记录尽量涉及到的block最少
读取需要的列只需要读取每个row group 的头部定义。
读取全量数据的操作 性能可能比sequencefile没有明显的优势
 
 
总结:
相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE,RCFILE由于列式存储方式,数据加载时性能消耗较大,但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取,因此,整体来看,RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。
 
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四、ORCFile
ORC(OptimizedRC File)存储源自于RC(RecordColumnar File)这种存储格式,RC是一种列式存储引擎,对schema演化(修改schema需要重新生成数据)支持较差,而ORC是对RC改进,但它仍对schema演化支持较差,主要是在压缩编码,查询性能方面做了优化。RC/ORC最初是在Hive中得到使用,最后发展势头不错,独立成一个单独的项目。Hive 1.x版本对事务和update操作的支持,便是基于ORC实现的(其他存储格式暂不支持)。ORC发展到今天,已经具备一些非常高级的feature,比如支持update操作,支持ACID,支持struct,array复杂类型。你可以使用复杂类型构建一个类似于parquet的嵌套式数据架构,但当层数非常多时,写起来非常麻烦和复杂,而parquet提供的schema表达方式更容易表示出多级嵌套的数据类型。

存储方式:数据按行分块 每块按照列存储

压缩快 快速列存取

效率比rcfile高,是rcfile的改良版本

 

参考:https://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3613661.html

 

Hive 文件格式

标签:dfs   zed   struct   insert   .com   sel   orm   ecs   文件导入   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/9328133.html

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