[大数据]一文搞懂Hive的数据存储与压缩

行存储与列存储

• 当今的数据处理大致可分为两大类，联机事务处理 OLTP(on-line transaction processing)联机分析处理 OLAP(On-Line Analytical Processing)=，OLTP 是传统关系型数据库的主要应用来执行一些基本的、日常的事务处理比如数据库记录的增、删、改、查等等而OLAP则是分布式数据库的主要应用它对实时性要求不高，但处理的数据量大通常应用于复杂的动态报表系统上

所以一般OLTP 都是使用行式存储的，因为实时性要求高，而且有大量的更新操作，OLAP 都是使用列式存储的，因为实时性要求不高，主要是要求性能好

行存储的特点

• 查询满足条件的一整行数据的时，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。
• 传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
• TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的
• 这种存储格式比较方便进行INSERT/UPDATE操作，不足之处就是如果查询只涉及某几个列，它会把整行数据都读取出来，不能跳过不必要的列读取。当然数据比较少，一般没啥问题，如果数据量比较大就比较影响性能，还有就是由于每一行中，列的数据类型不一致，导致不容易获得一个极高的压缩比，也就是空间利用率不高

列存储的特点

• 查询时，只有涉及到的列才会被查询，不会把所有列都查询出来，即可以跳过不必要的列查询，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；因为每一列的数据都是存储在一起的，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，高效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU

• 不足之处是INSERT/UPDATE很麻烦或者不方便，不适合扫描小量的数据

• 列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的Hbase、HPVertica、EMCGreenplum等分布式数据库均采用列式存储。在基于列式存储的数据库中， 数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。

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。ORC和PARQUET是基于列式存储的。

举个例子吧不然还是太抽象，假设一个表有10亿行数据，按照列式存储的定义，应该先将某个字段的10亿条数据存储完之后，再存储其他字段。

常见的数据格式

Hive 支持一下几种存储格式，下面我们会对每种格式的特点进行简单介绍

1. Text File
2. SequenceFile
3. RCFile
4. Avro Files
5. ORC Files
6. Parquet
7. Custom INPUTFORMAT and OUTPUTFORMAT(用户自定义格式)

Hive 默认使用的实Text File,也就是说当你建表的时候不指定文件的存储格式的时候，它就使用的就是Text File,Hive 是支持指定默认存储格式的

<property>
  <name>hive.default.fileformat</name>
  <value>TextFile</value>
  <description>
    Expects one of [textfile, sequencefile, rcfile, orc, parquet].
    Default file format for CREATE TABLE statement. Users can explicitly override it by CREATE TABLE ... STORED AS [FORMAT]
  </description>
</property>

TextFile

存储方式：行存储

默认的存储格式，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，压缩后的文件不支持split，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

并且在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。

SequenceFile

SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，，存储方式为行存储，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。

压缩数据文件可以节省磁盘空间，但Hadoop中有些原生压缩文件的就是不支持分割，所以Hadoop 猜提供了SequenceFile 这种格式，支持分割的文件可以并行的有多个mapper程序处理大数据文件，大多数文件不支持可分割是因为这些文件只能从头开始读。

SequenceFile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩，RECORD是默认选项，通常BLOCK会带来较RECORD更好的压缩性能。

SequenceFile的优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的。

注：建表使用这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。SequenceFile、RCFile、ORC格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到TextFile格式的表中，然后再从TextFile表中用insert导入到SequenceFile、RCFile表中

RCfile

存储方式：数据按行分块，每块按列存储

Record Columnar的缩写，是Hadoop中第一个列式存储格式。能够很好的压缩和快速的查询性能，但是不支持模式演进。是一种行列存储相结合的存储方式。

首先，其将数据按行分块，保同一行的数据位于同一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取，并且能跳过不必要的列读取

ORCfile

存储方式：数据按行分块 每块按照列存储(不是真正意义上的列存储，可以理解为分段列存储，你可以对照我们讲的那个例子来理解)

ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。

ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。

ORC文件特点是压缩快 快速列存取,是rcfile的改良版本，相比RC能够更好的压缩，能够更快的查询，支持各种复杂的数据类型，比如datetime,decimal,以及复杂的struct是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取，ORC文件也是自解析的，它包含许多的元数据，这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。

需要注意的是 ORC在读写时候需要消耗额外的CPU资源来压缩和解压缩，当然这部分的CPU消耗是非常少的。

格式

ORC文件：保存在文件系统上的普通二进制文件，一个ORC文件中可以包含多个stripe，每个Orc文件由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，对应到Parquet中就是row group的概念。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer；

stripe：一组行形成一个stripe，每次读取文件是以行组为单位的，一般为HDFS的块大小，保存了每一列的索引和数据。

文件级元数据：包括文件的描述信息PostScript、文件meta信息（包括整个文件的统计信息）、所有stripe的信息和文件schema信息。

stripe元数据：保存stripe的位置、每一个列的在该stripe的统计信息以及所有的stream类型和位置。

row group：索引的最小单位，一个stripe中包含多个row group，默认为10000个值组成。每次读取文件是以行组为单位的，一般为HDFS的块大小，保存了每一列的索引和数据。

在ORC文件中保存了三个层级的统计信息，分别为文件级别、stripe级别和row group级别的，他们都可以用来根据Search ARGuments（谓词下推条件）判断是否可以跳过某些数据，在统计信息中都包含成员数和是否有null值，并且对于不同类型的数据设置一些特定的统计信息。

file level： 在ORC文件的末尾会记录文件级别的统计信息，会记录整个文件中columns的统计信息。这些信息主要用于查询的优化，也可以为一些简单的聚合查询比如max, min, sum输出结果。

**stripe level：**ORC文件会保存每个字段stripe级别的统计信息，ORC reader使用这些统计信息来确定对于一个查询语句来说，需要读入哪些stripe中的记录。比如说某个stripe的字段max(a)=10，min(a)=3，那么当where条件为a >10或者a <3时，那么这个stripe中的所有记录在查询语句执行时不会被读入

row level： 为了进一步的避免读入不必要的数据，在逻辑上将一个column的index以一个给定的值(默认为10000，可由参数配置)分割为多个index组。以10000条记录为一个组，对数据进行统计。Hive查询引擎会将where条件中的约束传递给ORC reader，这些reader根据组级别的统计信息，过滤掉不必要的数据。如果该值设置的太小，就会保存更多的统计信息，用户需要根据自己数据的特点权衡一个合理的值

数据访问

读取ORC文件是从尾部开始的，第一次读取16KB的大小，尽可能的将Postscript和Footer数据都读入内存。文件的最后一个字节保存着PostScript的长度，它的长度不会超过256字节，PostScript中保存着整个文件的元数据信息，它包括文件的压缩格式、文件内部每一个压缩块的最大长度(每次分配内存的大小)、Footer长度，以及一些版本信息。在Postscript和Footer之间存储着整个文件的统计信息(上图中未画出)，这部分的统计信息包括每一个stripe中每一列的信息，主要统计成员数、最大值、最小值、是否有空值等。

接下来读取文件的Footer信息，它包含了每一个stripe的长度和偏移量，该文件的schema信息(将schema树按照schema中的编号保存在数组中)、整个文件的统计信息以及每一个row group的行数。

处理stripe时首先从Footer中获取每一个stripe的其实位置和长度、每一个stripe的Footer数据(元数据，记录了index和data的的长度)，整个striper被分为index和data两部分，stripe内部是按照row group进行分块的(每一个row group中多少条记录在文件的Footer中存储)，row group内部按列存储。每一个row group由多个stream保存数据和索引信息。每一个stream的数据会根据该列的类型使用特定的压缩算法保存。在ORC中存在如下几种stream类型：

• PRESENT：每一个成员值在这个stream中保持一位(bit)用于标示该值是否为NULL，通过它可以只记录部位NULL的值
• DATA：该列的中属于当前stripe的成员值。
• LENGTH：每一个成员的长度，这个是针对string类型的列才有的。
• DICTIONARY_DATA：对string类型数据编码之后字典的内容。
• SECONDARY：存储Decimal、timestamp类型的小数或者纳秒数等。
• ROW_INDEX：保存stripe中每一个row group的统计信息和每一个row group起始位置信息。

在初始化阶段获取全部的元数据之后，可以通过includes数组指定需要读取的列编号，它是一个boolean数组，如果不指定则读取全部的列，还可以通过传递SearchArgument参数指定过滤条件，根据元数据首先读取每一个stripe中的index信息，然后根据index中统计信息以及SearchArgument参数确定需要读取的row group编号，再根据includes数据决定需要从这些row group中读取的列，通过这两层的过滤需要读取的数据只是整个stripe多个小段的区间，然后ORC会尽可能合并多个离散的区间尽可能的减少I/O次数。然后再根据index中保存的下一个row group的位置信息调至该stripe中第一个需要读取的row group中。

使用ORC文件格式时，用户可以使用HDFS的每一个block存储ORC文件的一个stripe。对于一个ORC文件来说，stripe的大小一般需要设置得比HDFS的block小，如果不这样的话，一个stripe就会分别在HDFS的多个block上，当读取这种数据时就会发生远程读数据的行为。如果设置stripe的只保存在一个block上的话，如果当前block上的剩余空间不足以存储下一个strpie，ORC的writer接下来会将数据打散保存在block剩余的空间上，直到这个block存满为止。这样，下一个stripe又会从下一个block开始存储。

由于ORC中使用了更加精确的索引信息，使得在读取数据时可以指定从任意一行开始读取，更细粒度的统计信息使得读取ORC文件跳过整个row group，ORC默认会对任何一块数据和索引信息使用ZLIB压缩，因此ORC文件占用的存储空间也更小

Parquet

Parquet能够很好的压缩，有很好的查询性能，支持有限的模式演进。但是写速度通常比较慢。这中文件格式主要是用在Cloudera Impala上面的。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。

Parquet的设计方案，整体来看，基本照搬了Dremel中对嵌套数据结构的打平和重构算法，通过高效的数据打平和重建算法，实现按列存储（列组），进而对列数据引入更具针对性的编码和压缩方案，来降低存储代价，提升计算性能。想要了解这一算法逻辑的，可以看Dremel的论文：Dremel: Interactive Analysis of WebScaleDatasets

测试

准备测试数据

首先我们生成一份测试数据,这是生成数据的测试代码

public class ProduceTestData {
    SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-mm-dd HH:MM:ss");

    @Test
    public void testRandomName() throws IOException {
        Faker faker = new Faker(Locale.CHINA);
        final Name name = faker.name();
        final Address address = faker.address();
        Number number = faker.number();
        PhoneNumber phoneNumber = faker.phoneNumber();

        BufferedWriter out = new BufferedWriter(new FileWriter("/Users/liuwenqiang/access.log"));
        int num=0;
        while (num<10000000){
            int id = number.randomDigitNotZero();
            String userName = name.name();
            String time = simpleDateFormat.format(new Date(System.currentTimeMillis()));
            String city = address.city();
            String phonenum = phoneNumber.cellPhone();
            StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
            stringBuilder.append(id);
            stringBuilder.append("\t");

            stringBuilder.append(userName);
            stringBuilder.append("\t");

            stringBuilder.append(city);
            stringBuilder.append("\t");

            stringBuilder.append(phonenum);
            stringBuilder.append("\t");

            stringBuilder.append(time);

            out.write(stringBuilder.toString());
            out.newLine();
        }
        out.flush();
        out.close();
    }

}

下面准备三张表，分别是log_text、log_orc和log_parquet

create table log_text(
     id int,
     name string,
     city string,
     phone string,
     acctime string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/Users/liuwenqiang/access.log' OVERWRITE INTO TABLE ods.log_text;
create table log_orc(
     id int,
     name string,
     city string,
     phone string,
     acctime string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc;
insert overwrite table ods.log_orc select * from ods.log_text;
create table log_parquet(
     id int,
     name string,
     city string,
     phone string,
     acctime string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as parquet;
insert overwrite table ods.log_parquet select * from ods.log_text;

所有关于ORCFile的参数都是在Hive SQL语句的TBLPROPERTIES字段里面出现

存储空间大小

text

orc

parquet

测试SQL 执行效率

测试SQL select city,count(1) as cnt from log_text group by city order by cnt desc;

text

orc

parquet

总结

1. 介绍了行式存储和列式存储的特点，以及适用场景
2. 介绍了Hive 常见的存储格式，Parquet 和 ORC都是二进制存储的，都是不可直接读取的，Parquet和ORC 都是Apache 顶级项目，Parquet不支持ACID 不支持更新，ORC支持有限的ACID 和 更新
3. 我们简单对比了一下Text、ORCfile 和Parquet的存储占用和查询性能，因为我们的查询比较简单加上数据本身不是很大，所以查询性能差异不是很大，但是占用空间存储的差异还是很大的

Hive 压缩

对于数据密集型任务，I/O操作和网络数据传输需要花费相当长的时间才能完成。通过在 Hive 中启用压缩功能，我们可以提高 Hive 查询的性能，并节省 HDFS 集群上的存储空间。

HiveQL语句最终都将转换成为hadoop中的MapReduce job,而MapReduce job可以有对处理的数据进行压缩。

首先说明mapreduce哪些过程可以设置压缩：需要分析处理的数据在进入map前可以压缩，然后解压处理，map处理完成后的输出可以压缩，这样可以减少网络I/O(reduce通常和map不在同一节点上)，reduce拷贝压缩的数据后进行解压，处理完成后可以压缩存储在hdfs上，以减少磁盘占用量。

Hive中间数据压缩

提交后，一个复杂的 Hive 查询通常会转换为一系列多阶段 MapReduce 作业，这些作业将通过 Hive 引擎进行链接以完成整个查询。因此，这里的 ‘中间输出’ 是指前一个 MapReduce 作业的输出，将会作为下一个 MapReduce 作业的输入数据。

可以通过使用 Hive Shell 中的 set 命令或者修改 hive-site.xml 配置文件来修改 hive.exec.compress.intermediate 属性，这样我们就可以在 Hive Intermediate 输出上启用压缩。

hive.exec.compress.intermediate：默认为false，设置true为激活中间数据压缩功能，就是MapReduce的shuffle阶段对mapper产生中间压缩。可以使用 set 命令在 hive shell 中设置这些属性

set hive.exec.compress.intermediate=true
set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
或者
set hive.exec.compress.intermediate=true
set mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

也可以在配置文件中进行配置

<property>
   <name>hive.exec.compress.intermediate</name>
   <value>true</value>
   <description>
     This controls whether intermediate files produced by Hive between multiple map-reduce jobs are compressed.
     The compression codec and other options are determined from Hadoop config variables mapred.output.compress*
   </description>
</property>
<property>
   <name>hive.intermediate.compression.codec</name>
   <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
   <description/>
</property>

最终输出结果压缩

hive.exec.compress.output：用户可以对最终生成的Hive表的数据通常也需要压缩。该参数控制这一功能的激活与禁用，设置为true来声明将结果文件进行压缩。

mapred.output.compression.codec：将hive.exec.compress.output参数设置成true后，然后选择一个合适的编解码器，如选择SnappyCodec。设置如下（两种压缩的编写方式是一样的）：

set hive.exec.compress.output=true 
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
或者
set mapred.output.compress=true
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

同样可以通过配置文件配置

<property>
  <name>hive.exec.compress.output</name>
  <value>true</value>
  <description>
    This controls whether the final outputs of a query (to a local/HDFS file or a Hive table) is compressed.
    The compression codec and other options are determined from Hadoop config variables mapred.output.compress*
  </description>
</property>

常见的压缩格式

Hive支持的压缩格式有bzip2、gzip、deflate、snappy、lzo等。Hive依赖Hadoop的压缩方法，所以Hadoop版本越高支持的压缩方法越多，可以在$HADOOP_HOME/conf/core-site.xml中进行配置：

<property>  
    <name>io.compression.codecs</name>  
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
    </value>  
</property>  
<property>
 
<property>
<name>io.compression.codec.lzo.class</name>
<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>

需要注意的是在我们在hive配置开启压缩之前，我们需要配置让Hadoop 支持，因为hive 开启压缩只是指明了使用哪一种压缩算法，具体的配置还是需要在Hadoop 中配置

常见的压缩格式有：

其中压缩比bzip2 > zlib > gzip > deflate > snappy > lzo > lz4，在不同的测试场景中，会有差异，这仅仅是一个大概的排名情况。bzip2、zlib、gzip、deflate可以保证最小的压缩，但在运算中过于消耗时间。

从压缩性能上来看：lz4 > lzo > snappy > deflate > gzip > bzip2，其中lz4、lzo、snappy压缩和解压缩速度快，压缩比低。

所以一般在生产环境中，经常会采用lz4、lzo、snappy压缩，以保证运算效率。

对于使用 Gzip or Bzip2 压缩的文件我们是可以直接导入到text 存储类型的表中的，hive 会自动帮我们完成数据的解压

CREATE TABLE raw (line STRING)
   ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n';
 
LOAD DATA LOCAL INPATH '/tmp/weblogs/20090603-access.log.gz' INTO TABLE raw;

Native Libraries

Hadoop由Java语言开发，所以压缩算法大多由Java实现；但有些压缩算法并不适合Java进行实现，会提供本地库Native Libraries补充支持。Native Libraries除了自带bzip2, lz4, snappy, zlib压缩方法外，还可以自定义安装需要的功能库（snappy、lzo等）进行扩展。而且使用本地库Native Libraries提供的压缩方式，性能上会有50%左右的提升。

使用命令可以查看native libraries的加载情况：

hadoop checknative -a

完成对Hive表的压缩，有两种方式：配置MapReduce压缩、开启Hive表压缩功能。因为Hive会将SQL作业转换为MapReduce任务，所以直接对MapReduce进行压缩配置，可以达到压缩目的；当然为了方便起见，Hive中的特定表支持压缩属性，自动完成压缩的功能。

Hive中的可用压缩编解码器

要在 Hive 中启用压缩，首先我们需要找出 Hadoop 集群上可用的压缩编解码器，我们可以使用下面的 set 命令列出可用的压缩编解码器。

hive> set io.compression.codecs;
io.compression.codecs=
  org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
  org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
  org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
  org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
  com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
  com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

演示

首先我们创建一个未经压缩的表tmp_no_compress

CREATE TABLE tmp_no_compress ROW FORMAT DELIMITED LINES TERMINATED BY '\n'
AS SELECT * FROM log_text;

我们看一下不设置压缩属性的输出

在 Hive Shell 中设置压缩属性：

set hive.exec.compress.output=true;
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

根据现有表 tmp_order_id 创建一个压缩后的表 tmp_order_id_compress:

CREATE TABLE tmp_compress ROW FORMAT DELIMITED LINES TERMINATED BY '\n'
AS SELECT * FROM log_text;

我们在看一下设置压缩属性后输出:

总结

1. 数据压缩可以发生在哪些阶段 1 输入数据可以压缩后的数据 2 中间的数据可以压缩 3 输出的数据可以压缩
2. hive 仅仅是配置了开启压缩和使用哪种压缩方式，真正的配置是在hadoop 中配置的，而数据的压缩是在MapReduce 中发生的
3. 对于数据密集型任务，I/O操作和网络数据传输需要花费相当长的时间才能完成。通过在 Hive 中启用压缩功能，我们可以提高 Hive 查询的性能，并节省 HDFS 集群上的存储空间。

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