1、Hive 压缩

1.1数据压缩说明

压缩模式评价：

（1）压缩比

（2）压缩时间

（3）已经压缩的是否可以再分割；可以分割的格式允许单一文件有多个Mapper程序处理，才可以更好的并行化。

Hadoop编码/解码器方式：

1.2数据压缩使用

• 压缩模式评价

  • 可使用以下三种标准对压缩方式进行评价
  • 1、压缩比：压缩比越高，压缩后文件越小，所以压缩比越高越好
  • 2、压缩时间：越快越好
  • 3、已经压缩的格式文件是否可以再分割：可以分割的格式允许单一文件由多个Mapper程序处理，可以更好的并行化
• 常见压缩格式

Hadoop编码/解码器方式

1.3、压缩配置参数

要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：

1.4、开启Map输出阶段压缩

开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：

案例实操：

1）开启hive中间传输数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;

2）开启mapreduce中map输出压缩功能
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;

3）设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4）执行查询语句
select count(1) from score;

1.5、开启Reduce输出阶段压缩

当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。

1）开启hive最终输出数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;

2）开启mapreduce最终输出数据压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

3）设置mapreduce最终数据输出压缩方式
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4）设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

5）测试一下输出结果是否是压缩文件
insert overwrite local directory ‘/kkb/install/hivedatas/snappy‘ select * from score distribute by s_id sort by s_id desc;

2、Hive 存储

2.1、hive表的文件存储格式

Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。

1、列式存储和行式存储

上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。

行存储的特点： 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。select *

列存储的特点： 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。select某些字段效率更高

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。

2.1.1、TEXTFILE格式

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。

2.1.2、ORC格式

Orc (Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式。

可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于RowGroup概念，不过大小由4MB->250MB，这样能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer：

一个orc文件可以分为若干个Stripe

一个stripe可以分为三个部分

indexData：某些列的索引数据

rowData :真正的数据存储

StripFooter：stripe的元数据信息

1）Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。

? 2）Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。

? 3）Stripe Footer：存的是各个stripe的元数据信息

每个文件有一个File Footer，这里面存的是每个Stripe的行数，每个Column的数据类型信息等；每个文件的尾部是一个PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。

2.1.3、PARQUET格式

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。

Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的。

通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如下图所示。

2.2、主流文件存储格式对比实验

从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。

存储文件的压缩比测试：

测试数据 参见log.data

1）TextFile

（1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE

use myhive;
create table log_text (
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘
STORED AS TEXTFILE ;

（2）向表中加载数据

load data local inpath ‘/kkb/install/hivedatas/log.data‘ into table log_text ;

（3）查看表中数据大小，大小为18.1M

dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_text;
18.1 M  /user/hive/warehouse/log_text/log.data

2）ORC

（1）创建表，存储数据格式为ORC

create table log_orc(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘
STORED AS orc ;

（2）向表中加载数据

insert into table log_orc select * from log_text ;

（3）查看表中数据大小

dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc;

2.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc/123456_0

orc这种存储格式，默认使用了zlib压缩方式来对数据进行压缩，所以数据会变成了2.8M，非常小

3）Parquet

（1）创建表，存储数据格式为parquet

create table log_parquet(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘
STORED AS PARQUET ;

（2）向表中加载数据

insert into table log_parquet select * from log_text ;

（3）查看表中数据大小

dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_parquet;

13.1 M  /user/hive/warehouse/log_parquet/123456_0

存储文件的压缩比总结：

ORC >  Parquet >  textFile

存储文件的查询速度测试：

1）TextFile
hive (default)> select count(*) from log_text;
_c0
100000
Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)  

2）ORC
hive (default)> select count(*) from log_orc;
_c0
100000
Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s)  

3）Parquet
hive (default)> select count(*) from log_parquet; 
_c0
100000
Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)

存储文件的查询速度总结：
ORC > TextFile > Parquet

3、存储和压缩结合

**

1）TextFile
hive (default)> select count(*) from log_text;
_c0
100000
Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)  

2）ORC
hive (default)> select count(*) from log_orc;
_c0
100000
Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s)  

3）Parquet
hive (default)> select count(*) from log_parquet; 
_c0
100000
Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)

存储文件的查询速度总结：
ORC > TextFile > Parquet

2、存储和压缩结合

官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC

ORC存储方式的压缩：

1）创建一个非压缩的的ORC存储方式

（1）建表语句

create table log_orc_none(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘
STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");

（2）插入数据

insert into table log_orc_none select * from log_text ;

（3）查看插入后数据

dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc_none;

7.7 M  /user/hive/warehouse/log_orc_none/123456_0

2）创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式

（1）建表语句

create table log_orc_snappy(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t‘
STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");

（2）插入数据

insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;

（3）查看插入后数据

dfs -du -h /user/hive/warehouse/myhive.db/log_orc_snappy ;
3.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/123456_0

3）上一节中默认创建的ORC存储方式，导入数据后的大小为

2.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc/123456_0

比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩。比snappy压缩的小。

4）存储方式和压缩总结：

? 在实际的项目开发当中，hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy。

3、Hiv SerDe

3.1、SerDe介绍

? Serde是 ==Serializer/Deserializer==的简写。hive使用Serde进行行对象的序列与反序列化。最后实现把文件内容映射到 hive 表中的字段数据类型。

? 为了更好的阐述使用 SerDe 的场景，我们需要了解一下 Hive 是如何读数据的(类似于HDFS 中数据的读写操作)：

HDFS files –> InputFileFormat –> <key, value> –> Deserializer –> Row object

Row object –> Serializer –> <key, value> –> OutputFileFormat –> HDFS files

3.2、Hive的SerDe 类型

• Hive 中内置==org.apache.hadoop.hive.serde2== 库，内部封装了很多不同的SerDe类型。
• hive创建表时， 通过自定义的SerDe或使用Hive内置的SerDe类型指定数据的序列化和反序列化方式。

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]

• 如上创建表语句， 使用==row format 参数说明SerDe的类型。==

• 你可以创建表时使用用户自定义的Serde或者native Serde， 如果 ROW FORMAT没有指定或者指定了 ROW FORMAT DELIMITED就会使用native Serde。
• Hive SerDes:
  • Avro (Hive 0.9.1 and later)
  • ORC (Hive 0.11 and later)
  • RegEx
  • Thrift
  • Parquet (Hive 0.13 and later)
  • CSV (Hive 0.14 and later)
  • MultiDelimitSerDe

3.3、Hive的SerDe案列

1 通过MultiDelimitSerDe 解决多字符分割场景

• 1、创建表

use myhive;
create  table t1 (id String, name string)
row format serde ‘org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe‘
WITH SERDEPROPERTIES ("field.delim"="##");

• 2、准备数据 t1.txt

cd /kkb/install/hivedatas
vim t1.txt

1##xiaoming
2##xiaowang
3##xiaozhang

• 3、加载数据

load data local inpath ‘/kkb/install/hivedatas/t1.txt‘ into table t1;

• 4、查询数据

0: jdbc:hive2://node1:10000> select * from t1;
+--------+------------+--+
| t1.id  |  t1.name   |
+--------+------------+--+
| 1      | xiaoming   |
| 2      | xiaowang   |
| 3      | xiaozhang  |
+--------+------------+--+

2 通过RegexSerDe 解决多字符分割场景

• 1、创建表

create  table t2(id int, name string)
row format serde ‘org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe‘ 
WITH SERDEPROPERTIES ("input.regex" = "^(.*)\\#\\#(.*)$");

• 2、准备数据 t1.txt

1##xiaoming
2##xiaowang
3##xiaozhang

• 3、加载数据

load data local inpath ‘/kkb/install/hivedatas/t1.txt‘ into table t2;

• 4、查询数据

0: jdbc:hive2://node1:10000> select * from t2;
+--------+------------+--+
| t2.id  |  t2.name   |
+--------+------------+--+
| 1      | xiaoming   |
| 2      | xiaowang   |
| 3      | xiaozhang  |
+--------+------------+--+

hadoop.hive.serde2.RegexSerDe‘
WITH SERDEPROPERTIES ("input.regex" = "^(.)\#\#(.)$");

- 2、准备数据 t1.txt

1##xiaoming
2##xiaowang
3##xiaozhang

- 3、加载数据

```sql
load data local inpath ‘/kkb/install/hivedatas/t1.txt‘ into table t2;

• 4、查询数据

0: jdbc:hive2://node1:10000> select * from t2;
+--------+------------+--+
| t2.id  |  t2.name   |
+--------+------------+--+
| 1      | xiaoming   |
| 2      | xiaowang   |
| 3      | xiaozhang  |
+--------+------------+--+