hive 数据存储格式详解
2017-08-24 10:44
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Hive的三种文件格式:TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE中,TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的,RCFILE是基于行列混合的思想,先按行把数据划分成N个row group,在row group中对每个列分别进行存储。另:hive能支持自定义格式,详情见:Hive文件存储格式基于HDFS的行存储具备快速数据加载和动态负载的高适应能力,因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个集群节点。但是它不太满足快速的查询响应时间的要求,因为当查询仅仅针对所有列中的 少数几列时,它就不能跳过不需要的列,直接定位到所需列;同时在存储空间利用上,它也存在一些瓶颈,由于数据表中包含不同类型,不同数据值的列,行存储不 易获得一个较高的压缩比。RCFILE是基于SEQUENCEFILE实现的列存储格式。除了满足快速数据加载和动态负载高适应的需求外,也解决了SEQUENCEFILE的一些瓶颈;
做个简单介绍
TextFile: Hive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、Snappy等使用(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。 SequenceFile:SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile,不过它的key为空,使用value 存放实际的值, 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。
RCFileRCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分,再垂直划分”的设计理念。当查询过程中,针对它并不关心的列时,它会在IO上跳过这些列。需要说明的是,RCFile在map阶段从 远端拷贝仍然是拷贝整个数据块,并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列,并跳到需要读取的列, 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的,但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下,RCFile的性能反而没有SequenceFile高。 基于Hadoop系统行存储结构的优点在于快速数据加载和动态负载的高适应能力,这是因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个集群节点,即同一个 HDFS块。不过,行存储的缺点也是显而易见的,例如它不能支持快速查询处理,因为当查询仅仅针对多列表中的少数几列时,它不能跳过不必要的列读取;此 外,由于混合着不同数据值的列,行存储不易获得一个极高的压缩比,即空间利用率不易大幅提高。
结论: 表现反应在大小数据集上,RCFILE的查询效率高于SEQUENCEFILE,在特定字段数据读取时,RCFILE的查询效率依然优于SEQUENCEFILE;
原文出自 csdn博客 http://blog.csdn.net/czw698/article/
做个简单介绍
TextFile: Hive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、Snappy等使用(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。 SequenceFile:SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile,不过它的key为空,使用value 存放实际的值, 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。
RCFileRCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分,再垂直划分”的设计理念。当查询过程中,针对它并不关心的列时,它会在IO上跳过这些列。需要说明的是,RCFile在map阶段从 远端拷贝仍然是拷贝整个数据块,并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列,并跳到需要读取的列, 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的,但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下,RCFile的性能反而没有SequenceFile高。 基于Hadoop系统行存储结构的优点在于快速数据加载和动态负载的高适应能力,这是因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个集群节点,即同一个 HDFS块。不过,行存储的缺点也是显而易见的,例如它不能支持快速查询处理,因为当查询仅仅针对多列表中的少数几列时,它不能跳过不必要的列读取;此 外,由于混合着不同数据值的列,行存储不易获得一个极高的压缩比,即空间利用率不易大幅提高。
结论: 表现反应在大小数据集上,RCFILE的查询效率高于SEQUENCEFILE,在特定字段数据读取时,RCFILE的查询效率依然优于SEQUENCEFILE;
原文出自 csdn博客 http://blog.csdn.net/czw698/article/
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