Hive支持的文件格式与压缩算法

最新推荐文章于 2025-02-17 07:51:34 发布
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文章标签： 大数据
原文链接：https://my.oschina.net/hulubo/blog/915072
本文详细介绍了Hive中各种文件格式(Textfile、SequenceFile、RCFile、ORCFile、Parquet、Avro)及其对应的压缩算法(DEFLATE、Gzip、bzip2、LZO、LZ4、Snappy等)。通过具体的SQL示例展示了如何设置不同的压缩类型，并解释了压缩文件的可读性和解压方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>   hot3.png

概述

只要是配置了正确的文件类型和压缩类型(比如Textfile+Gzip、SequenceFile+Snappy等)，Hive都可以按预期读取并解析数据，提供SQL功能。

SequenceFile本身的结构已经设计了内容进行压缩。所以对于SequenceFile文件的压缩，并不是先生成SequenceFile文件，再对文件进行压缩。而是生成SequenceFile文件时，对其中的内容字段进行压缩。最终压缩后，对外仍体现为一个SequenceFile。

RCFile、ORCFile、Parquet、Avro对于压缩的处理方式与SequenceFile相同。

文件格式
  1. Textfile
  2. SequenceFile
  3. RCFile
  4. ORCFile
  5. Parquet
  6. Avro
压缩算法的编解码器
序号压缩格式算法多文件可分割性工具工具压缩后扩展名
1DEFLATEDEFLATE不不无.deflate
2GzipDEFLATE不不gzip.gz
3bzip2bzip2不是bzip2.bz2
4LZOLZO不不lzop.lzo
5LZ4?????????????
6Snappy?????????????
7ZLIB?????????????
8ZIPDEFLATE是是，在文件范围内zip.zip

TEXTFILE

文本文件,非压缩
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--创建一个表，格式为文本文件：
CREATE EXTERNAL TABLE student_text (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED 
    FIELDS TERMINATED BY ',' 
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
--导入数据到此表中,将启动MR任务
INSERT OVERWRITE TABLE student_text SELECT * FROM student;

可查看到生成的数据文件的格式为非压缩的文本文件：

hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/student_text/000000_0

1001810081,cheyo
1001810082,pku
1001810083,rocky
1001810084,stephen
2002820081,sql
2002820082,hello
2002820083,hijj
3001810081,hhhhhhh
3001810082,abbbbbb
文本文件,DEFLATE压缩
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--创建一个表，格式为文件文件：
CREATE TABLE student_text_def (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
--设置压缩类型为Gzip压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec; 
--导入数据：
INSERT OVERWRITE TABLE student_text_def SELECT * FROM student;
--查看数据
SELECT * FROM student_text_def;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.deflate文件。

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_def/
-rw-r--r--   2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000000_0.deflate
-rw-r--r--   2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000001_0.deflate
-rw-r--r--   2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000002_0.deflate
文本文件,Gzip压缩
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--创建一个表，格式为文件文件：
CREATE TABLE student_text_gzip (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
--设置压缩类型为Gzip压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
--导入数据：
INSERT OVERWRITE TABLE student_text_gzip SELECT * FROM student;
--查看数据
SELECT * FROM student_text_gzip;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.gz文件。解开.gz文件，可以看到明文文本：

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_gzip/
-rw-r--r--  2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000000_0.gz
-rw-r--r--  2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000001_0.gz
-rw-r--r--  2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000002_0.gz
文本文件,Bzip2压缩
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--创建一个表，格式为文件文件：
CREATE TABLE student_text_bzip2 (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
--设置压缩类型为Bzip2压缩：
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_text_bzip2 SELECT * FROM student;
--查看数据：
SELECT * FROM student_text_bzip2;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.bz2文件。解开.bz2文件，可以看到明文文本：

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_bzip2
-rw-r--r--  2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000000_0.bz2
-rw-r--r--  2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000001_0.bz2
-rw-r--r--  2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000002_0.bz2
文本文件,lzo压缩
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--创建表
CREATE TABLE student_text_lzo (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
--设置为LZO压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;
--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_text_lzo SELECT * FROM student;
--查询数据
SELECT * FROM student_text_lzo;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.lzo压缩。解开.lzo文件，可以看到明文文本。

未实测,需要安装lzop库

文本文件,lz4压缩
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--创建表
CREATE TABLE student_text_lz4 (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
--设置为LZ4压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec;
--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_text_lz4 SELECT * FROM student;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.lz4压缩。使用cat查看.lz4文件，可以看到是压缩后的文本。

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_lz4
-rw-r--r-- 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000000_0.lz4
-rw-r--r-- 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000001_0.lz4
-rw-r--r-- 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000002_0.lz4
文本文件,Snappy压缩
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--创建表
CREATE TABLE student_text_snappy (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
--设置压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.compress.map.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_text_snappy SELECT * FROM student;
--查询数据
SELECT * FROM student_text_snappy;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.snappy压缩文件。使用cat查看.snappy文件，可以看到是压缩后的文本:

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_snappy
Found 3 items
-rw-r--r--   2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000000_0.snappy
-rw-r--r--   2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000001_0.snappy
-rw-r--r--   2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000002_0.snappy

SEQUENCEFILE

Sequence文件,DEFLATE压缩
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--创建一个表，格式为文件文件：
CREATE TABLE student_seq_def (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS SEQUENCEFILE;
--设置压缩类型为Gzip压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec; 
--导入数据：
INSERT OVERWRITE TABLE student_seq_def SELECT * FROM student;
--查看数据
SELECT * FROM student_seq_def;

查看数据文件,是一个密文的文件.

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_seq_def/
-rw-r--r--  /user/hive/warehouse/student_seq_def/000000_0
Sequence文件,Gzip压缩
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--创建一个表，格式为文件文件：
CREATE TABLE student_seq_gzip (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS SEQUENCEFILE;
--设置压缩类型为Gzip压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
--导入数据：
INSERT OVERWRITE TABLE student_seq_gzip SELECT * FROM student;
--查看数据
SELECT * FROM student_seq_gzip;

查看数据文件,是一个密文的文件，无法通过gzip解压：

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_seq_gzip/
-rw-r--r--  /user/hive/warehouse/student_seq_gzip/000000_0

RCFILE

RCFILE,Gzip压缩
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CREATE TABLE student_rcfile_gzip (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS RCFILE;

--设置压缩类型为Gzip压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
--导入数据：
INSERT OVERWRITE TABLE student_rcfile_gzip SELECT id,name FROM student;
--查看数据
SELECT * FROM student_rcfile_gzip;

ORCFile

ORCFile有自己的参数设置压缩格式，一般不使用上述Hive参数设置压缩参数。

参考文档:LanguageManual ORC

ORCFile,ZLIB压缩
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--创建表
CREATE TABLE student_orcfile_zlib (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS ORCFILE TBLPROPERTIES ("orc.compress"="ZLIB");

--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_zlib SELECT id,name FROM student;
--查询数据
SELECT * FROM student_orcfile_zlib;
ORCFILE,Snappy压缩
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--创建表
CREATE TABLE student_orcfile_snappy2 (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS ORCFILE TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY");

--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_snappy2 SELECT id,name FROM student;
--查询数据
SELECT * FROM student_orcfile_snappy2;

一般不使用下述方式。下述方式压缩后，结果与上述同类型压缩(SNAPPY)不同。具体原因待进一步研究。

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--创建表
CREATE TABLE student_orcfile_snappy (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS ORCFILE;
--设置压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.compress.map.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_snappy SELECT id,name FROM student;
--查询数据
SELECT * FROM student_orcfile_snappy;

Parquet

Parquet,Snappy压缩
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--创建表
CREATE TABLE student_parquet_snappy (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS PARQUET;
--设置压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.compress.map.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_parquet_snappy SELECT id,name FROM student;
--查询数据
SELECT * FROM student_parquet_snappy;

Avro

Avro,Snappy压缩
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--创建表
CREATE TABLE student_avro_snappy (id STRING, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS AVRO;
--设置压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.compress.map.output=true;
SET mapred.output.compress=true;
SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
--导入数据
INSERT OVERWRITE TABLE student_avro_snappy SELECT id,name FROM student;
--查询数据
SELECT * FROM student_avro_snappy;

转载于:https://my.oschina.net/hulubo/blog/915072

(10)Hive的相关概念——文件格式和数据压缩
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11-09 3932
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06-27 1646
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05-31 520
例如，对于需要高效列访问和压缩的大型数据集，列式存储格式如ORC或Parquet可能是更好的选择。：这是另一种列式存储格式，由Hadoop生态圈以外的项目开发，但已经被广泛集成。：这是一种高度优化的列式存储格式，它提供了高效的压缩和编码。ORC文件具有高效的读、写和处理大型数据集的能力，是Hive中推荐的文件格式之一。：这是Hive的默认文件格式，它是纯文本格式。：这是一种行式文件格式，它支持数据的压缩和模式演化。：这是一种基于Hadoop的二进制文件格式，它支持数据的分块和压缩。
Hive存储格式和压缩算法
卡卡的博客
10-31 1694
Hive文件存储格式和压缩算法介绍
hive优化-文件存储格式和压缩方法
qq_39674417的博客
02-08 983
hive调优是比较大的专题，需要结合实际的业务，数据的类型，分布，质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化，hive底层是mapreduce，所以hadoop调优也是hive调优的一个基础,hvie调优可以分为几个模块进行考虑，数据的压缩与存储，sql的优化，hive参数的优化，解决数据的倾斜等。 主要分为以下几块： 第一：数据的压缩与存储格式 对分析的数据选择合适的存储格式与压缩方式能提高hive的分析效率： 1）压缩方式 压缩可以节约磁盘的空间，基于文本的压缩率可达40%+;...
HIVE的压缩和存储格式
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05-10 1990
在生产环境中，常用的HIVE存储格式：列式存储的orc和parquet HIVE压缩格式：冷数据-----gzip压缩（压缩比高，压缩解压缩速度高，不可切割）； 非冷数据------lzo（可切割）和snappy（不可切割） 案例：student表存储方式是ORC，压缩方式SNAPPY create table student (empno int,empname string) stored as orc tblproperties("orc...
Hive的压缩算法
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Hive的压缩算法 压缩算法对比
Hive 支持哪些常见的数据文件格式？这些格式有什么区别？
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02-17 307
TextFile 和 CSV：适合小数据量和简单的查询。：适合中间数据传输和压缩。RCFile 和 ORC：适合大数据量和高性能查询。Parquet：适合大数据处理和高效查询。Avro：适合数据模式演化和版本控制。JSON：适合灵活的数据结构和集成。
Hive 文件存储格式
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12-06 1090
方便HDFS进行读取更加高效，HDFS的block块设置为256MB，256MB就会对应一个切片，就对应一个map task线程进行处理，一个线程就可以把一个stripe里面的数据进行读取。这种文件格式可以提供一种高效的方法存储Hive数据，其设计目标是用于克服Hive其他格式的缺陷，运用ORC File可以提高Hive的读、写、及处理数据的性能。: 按行存储，不支持块压缩，默认格式，不支持压缩，磁盘开销大，加载数据的速度最高。(包含键值对的二进制的文件存储格式，支持压缩，可以节省存储空间)
hive文件存储格式
06-04 718
hive在建表是，可以通过‘STORED AS FILE_FORMAT’ 指定存储文件格式 例如： [plain] view plaincopy > CREATE EXTERNAL TABLE MYTEST(num INT, name STRING)   > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
大数据-hive-支持的数据格式-小记
橙汁糖的博客
12-05 369
可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，ORC，RCFILE等
Hive不同的存储格式比较
weixin_45017098的博客
05-10 997
存储格式概念区别使用场景优点缺点建表语句磁盘空间查询效率存储效率文本文件（TEXTFILE）将数据存储为文本格式适合存储小数据量、可读性要求高的场景易于使用、可读性强存储格式简单读取速度较慢、不适合存储海量数据较大，每行数据都以文本形式存储读取速度较慢存储效率低序列文件（SEQUENCEFILE）将数据存储为二进制格式适合存储大数据量、对可读性要求不高的场景读取速度快、易于存储大数据量存储格式紧凑、可压缩不支持单独读取某一列。
字符的读取和写入
qq_44969215的博客
10-09 294
1、字符流读取单个字符 // 读取单个字符 @Test public void test8() { File file = new File("E:" + File.separatorChar + "IO文件" + File.separatorChar + "seecen.txt"); try(Reader read = new FileReader(file);){ // read():返回一个字符，如果达到文件末尾，返回一个-
hive 加载gz,Hive gzip文件解压
weixin_34532234的博客
12-24 826
I have loaded bunch of .gz file into HDFS and when I create a raw table on top of them I am seeing strange behavior when counting number of rows. Comparing the result of the count(*) from the gz table...
HDFS压缩与Hive的读取
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07-05 815
压缩格式 若负载很高， 不要压缩 名称 后缀 支持split gzip .gz × bzip2 .gz √ LZO .l...
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06-04
<think>首先，用户的问题是：“我想了解如何在使用Spark创建Hive表时指定压缩算法请问如何在Spark中创建Hive表并指定压缩算法，例如snappy、gzip等。”这涉及到Spark、Hive和压缩算法。从系统指令中，我有几个关键点：-所有行内数学表达式用$...$。-独立公式用$$...$$并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。现在，查看用户提供的引用：-引用[1]:解释了压缩格式和常见格式如Parquet、ORC。-引用[2]:讨论了gzip和bzip2的应用场景。-引用[3]:提到在SparkSQL中保存Hive表时的压缩设置。关键点是：-如果Hive表的属性定义了压缩格式，就直接使用。-否则，以配置项的设置为准。-具体属性如：textcompression,csvcompression,jsoncompression,parquetcompression,orccompression。-配置项如：spark.sql.orc.compression.codec等。-引用[4]:描述了在Hive中创建表时指定存储格式和压缩，例如storedasparquettblproperties("parquet.compress"="SNAPPY")。用户的问题是在Spark中创建Hive表时指定压缩算法，所以我需要专注于引用[3]，因为它直接相关。主要步骤应该是：1.**创建Hive表**：在Spark中，可以通过SparkSQL或SparkSession执行Hive语句。2.**指定压缩算法**：通过设置表的属性（tblproperties）或存储格式的压缩选项。从引用[3]:-如果Hive表定义了压缩属性，直接使用那些。-属性如：-对于Parquet格式："parquet.compression"或"parquet.compress"。-对于ORC格式："orc.compress"。-如果没有定义，则Spark使用配置项，如：-spark.sql.parquet.compression.codec-spark.sql.orc.compression.codec所以，在创建表时，可以通过tblproperties指定。此外，引用[4]显示在HiveDDL中指定：storedasparquettblproperties("parquet.compress"="SNAPPY")。既然用户提到"在Spark中创建"，我应该用SparkSQL语法示例。在Spark中，可以通过：-执行SQL语句：spark.sql("CREATETABLE...")-或使用DataFrameWriter（如果是插入数据）。但创建表主要是通过SQLDDL。核心命令：```sqlCREATETABLEtable_name(col1type,...)STOREDASparquet--ororc,etc.TBLPROPERTIES("property_name"="property_value");```对于压缩：-Parquet:"parquet.compress"or"parquet.compression.codec"-ORC:"orc.compress"or"orc.compress.codec"值可以是"SNAPPY","GZIP",etc.从引用[3]，Spark源码中属性是：-parquet.compression(forparquet)-orc.compress(fororc)压缩算法：-常见的有SNAPPY、GZIP、BZIP2、LZO、ZSTD等。现在，回答结构：-系统指令说：回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。-所以，我应该分步骤解释。大纲：1.**引入话题**：解释压缩在Hive表中的重要性（参考引用）。2.**创建Hive表的基本方法**：在Spark中执行HiveDDL。3.**指定压缩算法**：通过STOREDAS和TBLPROPERTIES。4.**示例**：提供具体SQL例子。5.**配置Spark属性**：如果没有在表属性指定，设置全局配置。6.**生成相关问题**：在末尾。使用中文回答。生成相关问题：基于系统指令，需要在末尾添加相关问题，用§§相关问题§§标识。引用标识：在引用的部分末尾加[^n]。引用内容：-我的回答会基于用户提供的引用[1]、[2]、[3]、[4]。-需要自然地添加标识。例如：-在解释"parquet.compress"时，参考引用[3]。-在讨论应用场景时，参考引用[2]。LaTeX：用户问题中没有明显数学内容，但如果有变量、参数，可以用行内数学表达式。例如，如果有配置项名称，就用正常文本。回答结构：-开头简述。-步骤1:理解压缩格式（简述）。-步骤2:在SparkSQL中创建Hive表的语法。-步骤3:指定压缩算法的方法：-在创建表时通过TBLPROPERTIES。-示例为Parquet和ORC。-列出常见压缩算法。-步骤4:如果通过全局配置（spark配置）。-总结。生成相关问题：1.如何在Spark中修改现有Hive表的压缩算法？2.Snappy和Gzip压缩的性能对比？3.压缩算法如何影响Spark作业的执行效率？确保引用：-当提到"如果表定义了压缩属性"时，参考引用[3][^3]。-当提到"应用场景"如gzip时，参考引用[2][^2]。完整回答：</think> ### 如何在Spark中创建Hive表并指定压缩算法 在Spark中创建Hive表时指定压缩算法（如Snappy、GZip等）是一种优化存储空间和提高数据读取效率的常见做法。Hive表通常基于文件格式（如Parquet、ORC）存储数据，而压缩算法的指定是通过在创建表的DDL语句中设置表属性（`TBLPROPERTIES`）实现的，或者在Spark配置中定义全局压缩设置。压缩算法的选择会影响数据压缩率、读写性能和应用场景，例如Snappy适合需要平衡压缩速度和空间效率的实时场景，而GZip则适合追求高压缩率的批量处理[^2][^4]。 下面我将基于引用内容，逐步解释在Spark中操作的过程。Spark支持通过Spark SQL执行Hive DDL语句来创建表，整个过程分为几个简单步骤。 #### 步骤1: 理解压缩格式和算法 在Hive中，数据的压缩通过两层控制： - **压缩格式（File Format）**：定义了数据存储的结构（如Parquet、ORC），这些格式支持不同的压缩算法[^1]。例如： - Parquet格式通常使用属性如`parquet.compression`或`parquet.compress`来指定压缩。 - ORC格式使用属性如`orc.compress`或`orc.compress.codec`。 - **压缩算法（Compression Codec）**：具体的压缩实现，常见算法包括： - `SNAPPY`：高速压缩，适合实时数据处理（压缩率中等）。 - `GZIP`：高压缩率，但压缩和解压速度较慢，适合归档存储。 - `BZIP2`：更高压缩率，但资源消耗更大[^2]。 在Spark中创建Hive表时，压缩算法的指定主要通过表属性实现；如果未指定，Spark会回退到全局配置项（如`spark.sql.orc.compression.codec`）[^3]。 #### 步骤2: 准备Spark环境 在Spark中执行操作前，确保： - 启动Spark Session时启用了Hive支持（例如`spark.sql.catalogImplementation = hive`）。 - Spark连接到了Hive Metastore。 - 所有配置可动态设置或写在Spark配置文件中（如`spark-defaults.conf`），但对于创建表操作，推荐直接在DDL中指定压缩属性以显式控制。 #### 步骤3: 创建Hive表并指定压缩算法 创建表的核心方法是使用Spark SQL执行Hive DDL语句。语法如下： ```sql CREATE TABLE table_name ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) [PARTITIONED BY (partition_column data_type)] STORED AS format -- 例如: STORED AS PARQUET 或 STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('property_name'='property_value'); -- 指定压缩算法属性 ``` 在这里，`TBLPROPERTIES`是关键，它设置了表级别的属性，包括压缩选项。以下是针对不同存储格式的示例： - **Parquet格式指定Snappy压缩**： ```sql CREATE TABLE employee ( id INT, name STRING, salary DOUBLE ) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES ('parquet.compress'='SNAPPY'); ``` 这样创建的表数据会以Parquet格式存储，并使用Snappy算法压缩。类似地，可以将`SNAPPY`替换为`GZIP`或`UNCOMPRESSED`（禁用压缩）[^3][^4]。 - 引用[3]指出，如果表属性定义了压缩（如`parquet.compress`），Spark优先使用它[^3]。 - **ORC格式指定GZip压缩**： ```sql CREATE TABLE sales ( product_id INT, revenue DOUBLE ) PARTITIONED BY (date STRING) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('orc.compress'='GZIP'); ``` 此处`orc.compress`属性指定了GZip算法，ORC格式的压缩支持Snappy、Zlib等选项[^3]。 - 从引用[2]看，GZip压缩适合每个文件较小（<130MB）的场景，便于在MapReduce中并发处理[^2]。 #### 步骤4: 检查压缩设置或使用全局配置 - **验证表设置**：创建表后，可以通过Hive或Spark SQL执行`DESCRIBE FORMATTED table_name`来检查属性。例如： ```sql DESCRIBE FORMATTED employee; -- 查看 parquet.compress 等属性 ``` 如果属性中已定义压缩（如`parquet.compress=SNAPPY`），则无需额外操作[^3][^4]。 - **全局配置（可选）**：如果创建表时未在`TBLPROPERTIES`中指定压缩，Spark会使用配置项设置： - 设置全局压缩格式：在Spark配置中添加参数（例如在`spark-defaults.conf`中）： ``` spark.sql.parquet.compression.codec snappy -- 适用于Parquet spark.sql.orc.compression.codec gzip -- 适用于ORC ``` 但此方法优先级低于表属性定义[^3]。例如，如果您有一个文本格式表，全局配置项可能涉及`spark.sql.csv.compression.codec`等。 #### 步骤5: 插入数据和测试 - 创建表后，可以使用Spark DataFrame API插入数据： ```python data = [ (1, "John", 50000.0), (2, "Jane", 60000.0) ] df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name", "salary"]) df.write.mode("append").saveAsTable("employee") -- 表名需与创建的一致 ``` - 插入后，在HDFS或本地检查文件大小（例如通过`hdfs dfs -du -h /user/hive/warehouse/employee`），验证压缩是否生效。GZip通常会显示更高的压缩率，而Snappy文件更大但读取更快[^2]。 #### 注意事项 - **算法兼容性**：确保选择Hive和Spark都支持的算法（如Snappy、GZip）。例如，引用[4]提到在Hive中使用Snappy压缩Parquet文件时，属性`parquet.compress`应设为`SNAPPY`[^4]。 - **性能影响**：Snappy压缩快但压缩率一般，适合OLAP查询；GZip压缩慢但节省存储空间，适合历史数据分析[^2]。 - **文件大小**：引用[2]建议，对于小文件（如日志），GZip压缩能有效支持并发处理；大文件使用Snappy减少读取延迟[^2]。 通过上述步骤，您可以在Spark中轻松创建Hive表并指定所需的压缩算法。如果有代码示例或特定需求，欢迎提供更多细节进一步探讨。
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