Hive ORC File Format

背景

早在2013年1月，ORC(Optimized Row Columnar)出现，作为大规模加速Apache Hive和提高存储在Apache Hadoop中的数据的存储效率的计划的一部分。重点是为了提升处理速度和减小文件占用磁盘大小。

目前有很多公司已经大规模使用ORC了，比如Facebook 在数仓中使用ORC格式存储数十PB的数据，并且验证了ORC明显快于RC文件和Parquet

ORC File文件结构

如下图所示，可以看到ORC File被分成一个个的stripe，在file footer里面包含了该ORC File文件中stripes的元数据信息，比如每个stripe中有多少行，以及每列的数据类型。

ORC File还包含了一些轻量级的索引，读取ORC数据时候就可以使用这些index来判断在一个file中哪些stripes需要被读取，并且可以将查询范围缩小到10000行的集合；实现原理是在ORC中，每个file/每个stripe/每10000行，都有索引来记录该数据范围内每列最大最小值等统计信息，所以可以很容易的根据查询条件判断是否需要读取相应的file/stripe/10000行数据，从而实现Predicate Pushdown

 

Stripe结构

stripes之间是相互独立的，通常被不同的任务并行处理。每个Stripe都有3个部分：index集合、数据本身以及stripe footer；

stripe footer包含了每个列的编码以及流位置的目录

row data存储数据，列式存储。

Index data包含每列的最大和最小值以及每列所在的行。行索引里面提供了偏移量，它可以跳到正确的压缩块位置。使得在stripe中快速读取的过程中可以跳过很多行，尽管这个stripe的大小很大。在默认情况下，最大可以跳过10000行

详细可以参考：

更高的压缩比，更好的性能–使用ORC文件格式优化Hive

Hive性能优化之ORC索引–Row Group Index vs Bloom Filter Index

 

在Hive中使用ORC

1.创建一个orc表

CREATE TABLE ksw (
  name STRING,
  color STRING
) STORED AS ORC;

 

2.修改一个已存在的表为ORC格式

ALTER TABLE ksw SET FILEFORMAT ORC;

 

3.从Hive 0.14开始，如果表（或分区）中存在很多小的orc文件，还可以执行命令来合并小orc文件，这些文件将在stripe级别合并，而不需要重新序列化。

ALTER TABLE ksw [PARTITION partition_spec] CONCATENATE;

 

4.使用orcfiledump命令来获取ORC文件的信息

% hive --orcfiledump <path_to_file>

 

5.从Hive 1.1开始，获取ORC文件的信息使用如下

% hive --orcfiledump -d <path_to_file>

 

orc表相关属性配置

KEY	DEFAULT	NOTES
orc.compress	ZLIB	high level compression = {NONE, ZLIB, SNAPPY}
orc.compress.size	262,144	compression chunk size
orc.stripe.size	67,108,864	memory buffer in bytes for writing
orc.row.index.stride	10,000	number of rows between index entries
orc.create.index	true	create indexes?
orc.bloom.filter.columns	””	comma separated list of column names
orc.bloom.filter.fpp	0.05	bloom filter false positive rate

比如创建一个不启用压缩的orc表

CREATE TABLE ksw (
  name STRING,
  color STRING
) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ("orc.compress"="NONE");

 

 参考：https://orc.apache.org/docs/