大数据学习(7)-hive文件格式总结

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Hive文件格式

为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式，对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式，可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。

Text File

文本文件是Hive默认使用的文件格式，文本文件中的一行内容，就对应Hive表中的一行记录。

可通过以下建表语句指定文件格式为文本文件:

create table textfile_table
 
(column_specs)
 
stored as textfile;

ORC

1）文件格式

ORC（Optimized Row Columnar）file format是Hive 0.11版里引入的一种列式存储的文件格式。ORC文件能够提高Hive读写数据和处理数据的性能。

与列式存储相对的是行式存储，下图是两者的对比：

如图所示左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。

（1）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。

（2）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。

前文提到的text file和sequence file都是基于行存储的，orc和parquet是基于列式存储的。

每个Orc文件由Header、Body和Tail三部分组成。

其中Header内容为ORC，用于表示文件类型。

Body由1个或多个stripe组成，每个stripe一般为HDFS的块大小，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储，每个stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer。

Index Data：一个轻量级的index，默认是为各列每隔1W行做一个索引。每个索引会记录第n万行的位置，和最近一万行的最大值和最小值等信息。

Row Data：存的是具体的数据，按列进行存储，并对每个列进行编码，分成多个Stream来存储。

Stripe Footer：存放的是各个Stream的位置以及各column的编码信息。

Tail由File Footer和PostScript组成。File Footer中保存了各Stripe的其实位置、索引长度、数据长度等信息，各Column的统计信息等；PostScript记录了整个文件的压缩类型以及File Footer的长度信息等。

在读取ORC文件时，会先从最后一个字节读取PostScript长度，进而读取到PostScript，从里面解析到File Footer长度，进而读取FileFooter，从中解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。

3）建表语句

create table orc_table
 
(column_specs)
 
stored as orc
 
tblproperties (property_name=property_value, ...);

ORC文件格式支持的参数如下：

 Parquet

Parquet文件是Hadoop生态中的一个通用的文件格式，它也是一个列式存储的文件格式。

上图展示了一个Parquet文件的基本结构，文件的首尾都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件。

首尾中间由若干个Row Group和一个Footer（File Meta Data）组成。

每个Row Group包含多个Column Chunk，每个Column Chunk包含多个Page。以下是Row Group、Column Chunk和Page三个概念的说明：

行组（Row Group）：一个行组对应逻辑表中的若干行。 

列块（Column Chunk）：一个行组中的一列保存在一个列块中。 

页（Page）：一个列块的数据会划分为若干个页。 

Footer（File Meta Data）中存储了每个行组（Row Group）中的每个列快（Column Chunk）的元数据信息，元数据信息包含了该列的数据类型、该列的编码方式、该类的Data Page位置等信息。

3）建表语句

Create table parquet_table
 
(column_specs)
 
stored as parquet
 
tblproperties (property_name=property_value, ...);

支持的参数如下：