Hive数据压缩
hadoop压缩配置
MR支持的压缩编码
| 压缩格式 | 算法 | 文件扩展名 | 是否可切分 |
|---|---|---|---|
| DEFLATE | DEFLATE | .deflate | 否 |
| Gzip | DEFLATE | .gz | 否 |
| bzip2 | bzip2 | .bz2 | 是 |
| LZO | LZO | .lzo | 是 |
| Snappy | Snappy | .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：
Hadoop 查看支持压缩的方式 hadoop checknative
Hadoop 在driver端设置压缩
| 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.compression.lzo.LzopCodec |
| Snappy | org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec |
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 |
|---|---|---|---|---|
| gzip | 8.3GB | 1.8GB | 17.5MB/s | 58MB/s |
| bzip2 | 8.3GB | 1.1GB | 2.4MB/s | 9.5MB/s |
| LZO | 8.3GB | 2.9GB | 49.3MB/s | 74.6MB/s |
压缩参数的配置
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 |
开启Map输出阶段压缩(MR引擎)
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：
1）****案例实操：
（1）开启hive中间传输数据压缩功能（hive本身也希望自己控制下压缩）
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
setmapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
（4）执行查询语句
hive (default)> select count(ename) name from emp;
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）****案例实操：
（1）开启hive最终输出数据压缩功能（hive希望能自己控制压缩）
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
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/compress/' select * from emp sort by deptno desc;
文件存储格式
Hive支持的存储数据的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
TextFile格式（默认)
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。
Orc格式（带索引的格式）
- 列存储格式
- 支持索引
Parquet格式（自解析格式）
- 文件以二进制方式存储，所以不可以直接读取
- 文件中包括该文件的数据和元数据
开发用法：
MR做引擎时
当你在公司里 使用 mr做引擎玩数仓的时候 你文件存储格式 可以为 orc+lzo
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 --文件存储格式设置为orc
tblproperties("orc.compress"="LZO"); --压缩方式选择
Spark做引擎时
当你在公司里 使用 spark做引擎玩数仓的时候 你文件存储格式 可以为 parquet+snappy
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 --文件存储格式为Parquet
tblproperties("parquet.compression"="SNAPPY"); --压缩方式snappy
