大数据开发之Hive（压缩和存储）

news/2024/7/7 21:23:32

第 9 章：压缩和存储

Hive不会强制要求将数据转换成特定的格式才能使用。利用Hadoop的InputFormat API可以从不同数据源读取数据，使用OutputFormat API可以将数据写成不同的格式输出。
对数据进行压缩虽然会增加额外的CPU开销，但是会节约客观的磁盘空间，并且通过减少内存的数据量而提高I/O吞吐量会更加提高网络传输性能。
原则上Hadoop的job时I/O密集型的话就可以采用压缩可以提高性能，如果job是CPU密集型的话，那么使用压缩可能会降低执行性能。

9.1 Hadoop压缩配置

9.1.1 MR支持的压缩编码

压缩格式算法文件扩展名是否可切分
DeflateDeflate.deflate否
GzipDeflate.gz否
Bzip2Bzip2.bz2是
LzoLzo.lzo是
SnappySnappy.snappy否

为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下表所示：

压缩格式对应的编码/解码器
Deflateorg.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
Gziporg.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
Bzip2org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
Lzocom.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappyorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

为什么需要这么多的压缩方案呢？
每一个压缩方案都在压缩和解压缩速度和压缩率间进行权衡。
如下是压缩性能的比较

压缩算法原始文件大小压缩文件大小压缩速度解压速度
gzip8.3GB1.8GB17.5MB/s58MB/s
bzip28.3GB1.1GB2.4MB/s9.5MB/s
LZO8.3GB2.9GB49.3MB/s74.6MB/s

9.1.2 压缩参数配置

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输出压缩Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器
mapreduce.map.output.compressfalsemapper输出这个参数为true启动压缩
mapreduce.map.output.compress.codecorg.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecmapper输出使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据
mapreduce.output.fileoutputformat.compressfalsereducer输出这个参数设为true启动压缩
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codecorg.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodecreducer输出使用标准工具或者编码器，如gzip和bzip2
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.typeRECORDreducer输出SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK

9.2 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。
1、具体配置如下：
1）开启hive中间传输数据压缩功能

set hive.exec.compress.intermediate =true;

2）开启mapreduce中map输出压缩功能

set mapreduce.map.output.compress=true;

3）设置mapreduce中map输出数据的压缩方式

set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4）执行查询语句

select count(ename) name from emp;

5）观察yarn执行的job的map阶段日志可看到如下内容
在这里插入图片描述

9.3 开启Reduce输出阶段压缩

当Hive将输出写入到表中时可以通过属性hive.exec.compress.output，对输出内容进行压缩。当hive.exec.compress.output=false，这样输出就是非压缩的纯文本文件了。将hive.exec.compress.output=true，来开启输出结果压缩功能。
1、设置步骤如下：
1）开启hive最终输出数据压缩功能

set hive.exec.compress.output=true;

2）开启mapreduce最终输出数据压缩

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

3）设置mapreduce最终数据输出压缩方式

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

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

5）测试以下输出结果是否为压缩文件

 insert overwrite local directory
 '/opt/module/hive/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;

6）查看目录/opt/module/hive/datas/distribute-result下文件

distribute-result]$ ll
总用量 4
-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 493 10月 21 22:56 000000_0.snappy

9.4 文件存储格式

Hive支持的存储数据的格式主要有：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。

9.4.1 列式存储和行式存储

在这里插入图片描述
如图所示，左边为逻辑表，右边第一个是行式存储，第二个式列式存储。

9.4.2 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，但使用Gzip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。

9.4.3 Orc格式

Orc是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。
如下图所示可以看到每个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中的row group的概念。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data, Row Data,Stripe Footer；
在这里插入图片描述
1、Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引应该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Stream的类型，长度等信息。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。

9.4.4 Parquet格式

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。
1、行组（Row Group）：每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，类似于orc的stripe的概念。
2、列块（Column Chunk）：在一个行组中每一列保持在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。一个列块中的值都是相同类型的，不同列块可能使用不同的算法进行压缩。
3、页（Page）：每一个列块划分为多个页，一个页是最小的编码的单位，在同一个列块的不同页可能使用不同的编码方式。
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。
在这里插入图片描述
上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三中类型的页：数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页。

9.4.5 主流存储文件格式对比

1、TextFile
1)创建log_text，设置其存储数据格式为TEXTFILE

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 '/opt/module/hive/datas/log.data' into table log_text ;

3）查看表中数据大小

dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;
18.1 M  54.4 M  /user/hive/warehouse/log_text/log.data

4）采用TextFile格式存储，文件大小为18.1M
2、ORC
1）创建表loc_orc，存储数据格式是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
tblproperties("orc.compress"="NONE"); // 由于ORC格式时自带压缩的，这设置orc存储不使用压缩

2）向表中插入数据

insert into table log_orc select * from log_text ;

3）查看表中数据大小

dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/ ;
7.7 M  23.1 M  /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0

4）采用ORC（非压缩）格式存储，文件大小为7.7M
3、Parquet
1）创建表log_parquet，设置其存储数据格式为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）向表中插入数据

insert into table log_parquet select * from log_text ;

3）查看表中数据大小

dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/ ;
13.1 M  39.3 M  /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0

4）采用Parquet格式存储，文件大小为13.1M
4、存储文件的对比总结：
ORC>Parquet>textFile
5、存储文件的查询速度测试：
1）TextFile

insert overwrite local directory '/opt/module/hive/data/log_text' select substring(url,1,4) from log_text ;
No rows affected (10.522 seconds)

2）ORC

insert overwrite local directory '/opt/module/hive/data/log_orc' select substring(url,1,4) from log_orc ;
No rows affected (11.495 seconds)

3）Parquet

insert overwrite local directory '/opt/module/hive/data/log_parquet' select substring(url,1,4) from log_parquet ;
No rows affected (11.445 seconds)

存储文件的查询速度总结：查询速度相近

9.5 存储和压缩结合

9.5.1 测试存储和压缩

1、创建一个ZLIB压缩的ORC存储方式
1）创建表log_orc_zlib表，设置其使用ORC文件格式，并使用ZLIB压缩

 create table log_orc_zlib(
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"="ZLIB");

2）向表log_orc_zlib插入数据

insert into log_orc_zlib select * from log_text;

3）查看插入后数据文件大小

dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_zlib/ ;
2.8 M  8.3 M  /user/hive/warehouse/log_orc_zlib/000000_0

4）采用ORC文件格式，并使用ZLIB压缩时，文件大小2.8M
2、创建一个SNAPP压缩的ORC存储方式
1）创建表log_orc_snappy表，设置其使用ORC文件格式，并使用snappy压缩

 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 log_orc_snappy select * from log_text;

3）查看插入后数据

dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/ ;
3.7 M  11.2 M  /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_1

4）采用ORC文件格式，并使用SNAPPY压缩时，文件大小3.7M
ZLIB比Snappy压缩的还小。原因是ZLIB采用的是deflate压缩算法。比snappy压缩的压缩率高。
3、创建一个SNAPPY压缩的parquet存储方式
1）创建表log_parquet_snappy，设置其使用Parquet文件格式，并使用SNAPPY压缩

create table log_parquet_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 parquet
tblproperties("parquet.compression"="SNAPPY");

2）向表log_parquet_snappy插入数据

insert into log_parquet_snappy select * from log_text;

3）查看插入后数据

dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet_snappy / ;
6.4 M  19.2 M  /user/hive/warehouse/log_parquet_snappy/000000_0

4）采用Parquet文件格式，并使用SNAPPY压缩时，文件大小6.4MB
4、存储方式和压缩总结
在实际的项目开发当中：
1）hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet
2）压缩方式一般选择snappy，lzo


http://lihuaxi.xjx100.cn/news/1966117.html

相关文章

从零学Java 线程的状态

从零学Java 线程的状态

Java 线程的状态 文章目录 Java 线程的状态线程的基础状态1 常见方法1.1 休眠1.2 放弃1.3 加入1.4 优先级1.5 线程打断1.6 守护线程1.7 线程的状态 - 等待 2 线程安全问题2.1 线程同步: 同步代码块2.2 线程同步: 同步方法2.3 同步规则2.4 线程的状态 - 阻塞2.5 特殊现象: 死锁 …
阅读更多...
“与辉同行”首秀金额过亿，一个东方甄选拆出无数个董宇辉？

“与辉同行”首秀金额过亿，一个东方甄选拆出无数个董宇辉？

董宇辉又爆了！ 小作文风波后，董宇辉不仅摇身一变成东方甄选新股东，还自立门户成立了新直播间“与辉同行”。 首秀当天在抖音平台正式开播，首秀就创下了惊人的成绩：直播间人气高达1.2亿，销售额超过1.1亿&a…
阅读更多...
What is `@Controller` does?

What is `@Controller` does?

Controller 是SpringMVC注解，标记一个类作为Web控制器（Controller），负责处理HTTP请求并返回响应结果 在SpringMVC中，控制器类的主要职责是： 1、接收来自客户端的HTTP请求 2、调用服务层或其他业务逻辑组件…
阅读更多...
自动化测试理论（1）—概述需要掌握的内容

自动化测试理论（1）—概述需要掌握的内容

要在自动化测试领域取得成功，需要掌握一系列技能和概念。以下是一些关键的内容： 编程语言： 了解并精通至少一种编程语言，如Python，Java，JavaScript等。编写自动化测试脚本通常需要编程技能。 自动化测试框…
阅读更多...
mysql-bin日志清理，并设置expire_logs_days时间，mysql占用空间过大问题

mysql-bin日志清理，并设置expire_logs_days时间，mysql占用空间过大问题

mysql-bin日志清理，并设置expire_logs_days时间，mysql占用空间过大问题 文章目录 问题查看mysql配置参数解决全局修改参数清理日志规则手动清理my.cnf 外传 问题 最近发现生产环境的服务器磁盘空间吃紧，查下到底是哪里占用的空间比较大&…
阅读更多...
App备案中如何查看公钥 SHA1等信息？

App备案中如何查看公钥 SHA1等信息？

在我们App进行备案中，需要提供公钥 SHA1等信息，安卓的都好说，尤其是苹果的，下面开始讲述下如何查看 1.打开初雪云网站，点击“服务内容”-“苹果P12证书在线创建” 2.点击手动创建CSR 3.输入邮箱和名字等等 4.创建完毕后…
阅读更多...
安科瑞微电网能量监测系统Acrel-2000MG 储能电站监测预警

安科瑞微电网能量监测系统Acrel-2000MG 储能电站监测预警

在新型电力系统中，储能将成为至关重要的一环，是分布式光伏、风电等新能源消纳以及电网安全保障必要保障，在电源侧、电网侧、用户侧都会得到广泛的应用。《电力现货市场基本规则（征求意见稿）》以及各地出台的扶持政策给…
阅读更多...
全方位提升用户数字化体验的解决方案

全方位提升用户数字化体验的解决方案

前言 在数字化的世界中，用户体验越来越成为企业关注的焦点，然而，用户体验极具主观性，科学地评估用户体验，建立科学的量化体系是难上加难。今天介绍全方位提升用户数字化体验的解决方案，方案通过全面观测用…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023