hive的文件存储格式

本文介绍了Hive中四种主要的存储格式:TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC和PARQUET,并对比了行式存储与列式存储的特点。TEXTFILE和SEQUENCEFILE采用行式存储,适用于查询完整行数据的情况;而ORC和PARQUET为列式存储,适合于仅查询部分字段的场景,并且有更好的压缩效果。

Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET.

行式存储

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。

列式存储

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

常见格式的存储:

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。

ORC的存储最小,但兼容性较差.
PARQUET的压缩较小,兼容性好,常用.

### Hive 文件存储格式详解 Hive 支持多种文件存储格式,这些格式对数据的存储效率、查询性能以及与其他工具的兼容性都有显著影响。选择合适的存储格式应基于数据的特性、性能需求以及数据压缩要求等因素。 #### 文本文件格式(TextFile) 文本文件是最基本的存储格式,通常以 `.txt` 或 `.text` 形式存在。它以纯文本形式存储数据,每行一条记录,字段之间通过分隔符(如逗号、制表符等)进行分隔。这种格式易于查看和调试,但不支持高效的压缩和查询性能,适用于数据量较小或调试场景。 ```sql CREATE TABLE example_text ( id INT, name STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ``` #### SequenceFile 格式 SequenceFile 是 Hadoop 提供的一种二进制文件格式,支持高效的序列化和反序列化操作。它内部使用 Hadoop 的 Writable 接口进行数据处理,并与 MapFile 兼容。Hive 中的 SequenceFile 通常使用空 key,通过 value 存储实际数据,以避免 MapReduce 任务在 map 阶段的排序过程,从而提高写入性能[^2]。 ```sql CREATE TABLE example_sequence ( id INT, name STRING ) STORED AS SEQUENCEFILE; ``` #### RCFile 格式 RCFile(Row Columnar File)是一种列式存储格式,结合了行式和列式存储的优点。它将数据按行分组,每组内的数据以列式方式存储,适合处理宽表且需要访问部分列的场景。RCFile 在压缩率和查询性能方面优于 TextFile 和 SequenceFile。 ```sql CREATE TABLE example_rcfile ( id INT, name STRING ) STORED AS RCFILE; ``` #### ORCFile 格式 ORC(Optimized Row Columnar)文件格式Hive一种高效的列式存储格式,专为大数据处理优化。从 Hive 0.14 版本开始,ORC 支持 ACID 事务,包括对单条记录的更新和删除操作。ORC 文件具有高效的压缩率、快速的读取性能,并且支持复杂数据类型和索引功能[^3]。 ```sql CREATE TABLE example_orc ( id INT, name STRING ) STORED AS ORC; ``` #### Parquet 格式 Parquet 是一种开源的列式存储格式,支持多种数据处理框架(如 Hive、Spark、Presto 等)。Parquet 的列式存储结构使其在查询特定列时具有极高的性能,同时支持高效的压缩和编码技术。它非常适合大规模数据仓库和分析型查询场景。 ```sql CREATE TABLE example_parquet ( id INT, name STRING ) STORED AS PARQUET; ``` ### 存储方式与压缩 Hive存储格式可以结合压缩算法使用,以进一步提高存储效率和减少磁盘占用。常见的压缩算法包括 Gzip、Snappy、LZO 和 ZStandard 等。压缩可以在表创建时通过 `TBLPROPERTIES` 设置,也可以在 Hive 配置中全局启用。 ```sql CREATE TABLE example_orc_compressed ( id INT, name STRING ) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY"); ``` ### 存储格式的选择建议 - **文本文件**:适用于数据导入导出、调试或小规模数据。 - **SequenceFile**:适合需要与 Hadoop 生态系统兼容的中间数据存储。 - **RCFile**:适用于需要列式存储但对事务支持要求不高的场景。 - **ORC**:适合需要高性能查询、事务支持和高效压缩的生产环境。 - **Parquet**:适用于跨平台数据共享、多引擎访问和复杂查询分析。
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