Hive的几种常见存储格式的读写查询性能测试

一.测试背景

工作中想把历史的APP日志结构化到Hive中进行查询，由于数据较大，需要进行压缩，根据Hive官方提供的几种存储格式分别进行写入，读取，OLAP计算的性能测试，以求找到最好的压缩格式。

 

二.测试方法概述
 

数据来源：采用生产上数据抽样，大小为100G。原始日志格式为textfile文件（标准JSON）。
测试平台：公司Ambari测试平台，物理内存100G。
测试方法：将textfile文件通过脚本自动录入到Hive里，形成大表。（注：解析JSON数据的serde使用 hdp hive自带的hive-hcatalog-core.jar 里面的org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe类）
从大表创建基于各种不同存储方式的分区表。
核心组件HDP版本选择

三.实际操作

1.建立大表js_data

CREATE TABLE IF NOT EXISTS data_ysz.js_data (referer STRING,ip STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING,visitDate STRING) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe';

2.装载数据到js_data

load data inpath '' into table js_data 

3.根据大表建立不同存储方式的分区表（依次为RCfile,ORC,sequencefile,parquet,Avro）

Create table js_data_partitioned_rcfile(referer STRING,ip STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING) PARTITIONED BY (visitDate STRING) STORED AS RCfile

Create table js_data_partitioned_orc(referer STRING,ip STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING)PARTITIONED BY (visitDate STRING) STORED AS ORC

Create table js_data_partitioned_sequencefile(referer STRING,ip STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING) PARTITIONED BY (visitDate STRING) STORED AS SequenceFile

Create table js_data_partitioned_parquetfile(referer STRING,ip STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING) PARTITIONED BY (visitDate STRING) STORED AS parquetfile

Create table js_data_partitioned_avrofile(referer STRING,ip STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING) PARTITIONED BY (visitDate STRING) STORED AS Avro

4.基于如下SQL进行测试

select visitdate,count(*) as pv from 表名 where action = '1'  and domain = 'static.scms.sztv.com.cn' group by visitdate order by pv;

 

四.结果数据统计

性能测试结果
存储格式              ORC    Sequencefile    Parquet      RCfile     Avro
数据压缩后大小    1.8G        67.0G               11G        63.8G    66.7G
存储耗费时间       535.7s      625.8s           537.3s      543.48    544.3
SQL查询响应速度 19.63s    184.07s          24.22s       88.5s    281.65s
 

五.结论

1.在压缩存储时间上，除Sequencefile外基本都相差无几。

2.数据压缩比例上ORC最优，相比textfile节省了50倍磁盘空间，parquet压缩性能也较好。

3.SQL查询速度而言，ORC与parquet性能较好，远超其余存储格式。

综合上述各种性能指标，建议工作中原始日志写入hive的存储格式都采用ORC或者parquet格式，这和目前主流的做法一致。