14、Hive压缩、存储原理详解与实战
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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
压缩方式 | 压缩比 | 压缩速度 | 解压缩速度 | 是否可分割 |
---|---|---|---|---|
gzip | 13.4% | 21 MB/s | 118 MB/s | 否 |
bzip2 | 13.2% | 2.4MB/s | 9.5MB/s | 是 |
lzo | 20.5% | 135 MB/s | 410 MB/s | 是 |
snappy | 22.2% | 172 MB/s | 409 MB/s | 否 |
Hadoop编码/解码器方式
压缩格式 | 对应的编码/解码器 |
---|---|
DEFLATE | org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec |
Gzip | org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec |
BZip2 | org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec |
LZO | com.hadoop.compress.lzo.LzopCodec |
Snappy | org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec |
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):
参数 | 默认值 | 阶段 | 建议 |
---|---|---|---|
io.compression.codecs (在core-site.xml中配置) | org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec | 输入压缩 | Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器 |
mapreduce.map.output.compress | false | mapper输出 | 这个参数设为true启用压缩 |
mapreduce.map.output.compress.codec | org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec | mapper输出 | 使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据 |
mapreduce.output.fileoutputformat.compress | false | reducer输出 | 这个参数设为true启用压缩 |
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec | org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec | reducer输出 | 使用标准工具或者编解码器,如gzip和bzip2 |
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type | RECORD | reducer输出 | SequenceFile输出使用的压缩类型:NONE和BLOCK |
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:
Key | Default | Notes |
---|---|---|
orc.compress | ZLIB | high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY) |
orc.compress.size | 262,144 | number of bytes in each compression chunk |
orc.stripe.size | 67,108,864 | number of bytes in each stripe |
orc.row.index.stride | 10,000 | number of rows between index entries (must be >= 1000) |
orc.create.index | true | whether to create row indexes |
orc.bloom.filter.columns | "" | comma separated list of column names for which bloom filter should be created |
orc.bloom.filter.fpp | 0.05 | false positive probability for bloom filter (must >0.0 and <1.0) |
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 –> –> Deserializer –> Row object
Row object –> Serializer –> –> 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 |
+--------+------------+--+
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