Hive学习（四）：Hive文件存储结构

Hive学习（四）：Hive文件存储结构

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文件结构

Hive支持多种文件的存储结构，以对应不同的场景，Hive通过在创建表时的sorted as来指定文件结构。

基础知识

对于一张表数据的存储

idnamesex1张三男2李四女 行式存储

以一行数据为单位进行连续存储，表现为：

优势：插入新纪录时，直接在数据尾部添加即可，效率高劣势：如果在查询时只需要name，也需要加载整行数据，消耗大

列式存储

以一列数据为单位进行连续存储，表现为：

优势：查询只需要name时，只需要读出连续的name数据即可，效率高劣势：插入新记录时，需要到每一个列单元后插入新的列数据

类型 TextFile

文本文件，为默认设置，行式存储。不做压缩。可结合压缩软件使用，如Bzip2，查询时Hive自动对其进行解压。磁盘开销大，数据解析开销大。

SequenceFile

二进制序列化文件，行式存储。使用方便，可分割，可压缩，有none, record, block三种压缩方式的选择

none：不压缩record：每条记录到文件时都压缩block：文件大小达到要压缩的块大小时压缩，压缩率更高 RCFile

行列式存储，先按行分为行组，每个组里列式储存，相同的数据不会重复存储

相对于单纯的行存储，能够只读取符合条件的几个行组。

相对于单纯的列存储，如果列数据不在同一个hdfs块上，会进行列重组，而RCFile的列一定在同一个块上，减少了列重组的开销。

ORCFile

Hive推出的优化版RCFile，更高效，它的设计是为了克服其他Hive文件格式的限制。使用ORC文件可以提高Hive读写和处理数据时的性能。

 从结构上能看到，ORC在RC的行组基础上，在加上了Index Data和Stripe Footer形成了一个Stripe

Index Data：每列的最小值和最大值以及每列中的行位置。行索引项提供偏移量，用于在解压缩块中寻找正确的压缩块和字节Stripe Footer：存了行数和每个列的数据类型。它还包含列级聚合计数、最小值、最大值和总和File Footer：包含文件中Stripe的列表、每个Stripe的行数和每个列的数据类型。它还包含列级聚合计数、最小值、最大值和总和。 Parquet

列式存储，擅长处理深度嵌套数据，二进制文件，支持非常高效的压缩和编码方案。