Hive表的几种存储格式

时间:2019-11-20
本文章向大家介绍Hive表的几种存储格式,主要包括Hive表的几种存储格式使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

Hive的文件存储格式:

  • textFile

textFile为默认格式

存储方式:行存储    

缺点:磁盘开销大;数据解析开销大;压缩的text文件,hive无法进行合并和拆分

  • sequencefile

    二进制文件,以<key,value>的形式序列化到文件中

    存储方式:行存储

    优点:可分割、压缩,一般选择block压缩,与hadoop api中的mapfile是互相兼容的。

  • Rcfile

    存储方式:数据按行分块 每块按照列存储

    压缩快 快速列存取

    读记录尽量涉及到的block最少

    读取需要的列只需要读取每个row group 的头部定义。

    读取全量数据的操作 性能可能比sequencefile没有明显的优势

  • ORC

    存储方式:数据按行分块 每块按照列存储

    压缩快 快速列存取

    效率比rcfile高,是rcfile的改良版本

    官网介绍:

    The Optimized Row Columnar (ORC) file format provides a highly efficient way to store Hive data. It was designed to overcome limitations of the other Hive file formats. Using ORC files improves performance when Hive is reading, writing, and processing data.

    ORC实际上是在RC文件存储格式做了一些优化,它的主要优点有:
      (1)、每个task只输出单个文件,这样可以减少NameNode的负载;
      (2)、支持各种复杂的数据类型,比如: datetime, decimal, 以及一些复杂类型(struct, list, map, and union);
      (3)、在文件中存储了一些轻量级的索引数据;
      (4)、基于数据类型的块模式压缩:a、integer类型的列用行程长度编码(run-length encoding);b、String类型的列用字典编码(dictionary encoding);
      (5)、用多个互相独立的RecordReaders并行读相同的文件;
      (6)、无需扫描markers就可以分割文件;
      (7)、绑定读写所需要的内存;
      (8)、metadata的存储是用 Protocol Buffers的,所以它支持添加和删除一些列。

  • 自定义格式

    用户可以通过实现inoutformat和outputformat来定义输入输出格式。

原文地址:https://www.cnblogs.com/zbw1112/p/11897866.html