hive表压缩 orc snappy

最新推荐文章于 2024-03-06 18:59:24 发布

山河念远之追寻

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文章标签： sql hive spark 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37684231/article/details/111868349

博客围绕大数据领域展开，涉及SQL、Hive和Spark等关键技术。这些技术在大数据处理中发挥着重要作用，SQL用于数据查询，Hive是数据仓库工具，Spark则具备高效的数据处理能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

hsql = f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {out_table} STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY") AS SELECT * FROM {args.table}"
spark.sql(hsql)

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-- 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。