Hive-压缩与存储

迷南。 2022-09-07 09:57 193阅读 0赞

# 压缩和存储 #

## Hadoop 压缩配置 ##

### MR 支持的压缩编码 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70]

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:  
![在这里插入图片描述][9c24174273ef43bab26e57c5fd75f868.png]

压缩性能的比较:

![在这里插入图片描述][3fa1f6380be44ad79ca6e81470ba482a.png]

http://google.github.io/snappy/

On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250  
MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.

在生产环境中Snappy使用较多。

### 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):

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

可以通过hadoop checknative查看支持的压缩方式

[bd@hadoop113 hadoop-3.2.2]$ hadoop checknative
    2021-08-20 16:23:24,427 INFO bzip2.Bzip2Factory: Successfully loaded & initialized native-bzip2 library system-native
    2021-08-20 16:23:24,429 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
    2021-08-20 16:23:24,432 WARN zstd.ZStandardCompressor: Error loading zstandard native libraries: java.lang.InternalError: Cannot load libzstd.so.1 (libzstd.so.1: 无法打开共享对象文件: 没有那个文件或目录)!
    2021-08-20 16:23:24,434 WARN erasurecode.ErasureCodeNative: ISA-L support is not available in your platform... using builtin-java codec where applicable
    2021-08-20 16:23:24,502 INFO nativeio.NativeIO: The native code was built without PMDK support.
    Native library checking:
    hadoop:  true /opt/module/hadoop-3.2.2/lib/native/libhadoop.so
    zlib:    true /lib64/libz.so.1
    zstd  :  false 
    snappy:  true /lib64/libsnappy.so.1
    lz4:     true revision:10301
    bzip2:   true /lib64/libbz2.so.1
    openssl: false Cannot load libcrypto.so (libcrypto.so: 无法打开共享对象文件: 没有那个文件或目录)!
    ISA-L:   false libhadoop was built without ISA-L support
    PMDK:    false The native code was built without PMDK support.

## 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)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
    hive (default)> select count(ename) name from emp;

启用之后，可以在任务完成之后，通过历史服务器的日志信息，查看到使用了相应的压缩

2021-08-20 16:24:01,648 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.MapTask: Starting flush of map output
    2021-08-20 16:24:01,648 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.MapTask: Spilling map output
    2021-08-20 16:24:01,648 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.MapTask: bufstart = 0; bufend = 11; bufvoid = 104857600
    2021-08-20 16:24:01,648 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.MapTask: kvstart = 26214396(104857584); kvend = 26214396(104857584); length = 1/6553600
    2021-08-20 16:24:01,822 INFO [main] org.apache.hadoop.io.compress.CodecPool: Got brand-new compressor [.snappy]
    2021-08-20 16:24:02,043 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.MapTask: Finished spill 0

## 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
    hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/data/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno 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。前面两个是基于行存储的，后面两个是基于列存储的。

还有CSV（用逗号分割开的）和TSV（用tab隔开的）

### 列式存储和行式存储 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

如图所示左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储。

**1)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。

**2)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。

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。

生产环境中列存储用的会更多。

### 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。

### Orc 格式 ###

Orc (Optimized Row Columnar)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][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

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。

Hive中用的最多的文件存储格式。

### 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存在一个列块中,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,不同的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**。Parquet 文件的格式。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

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,有三种类型的页:**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。

Spark中默认用的是Parquet格式。

### 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:**

一份18M的文件

**TextFile**

(1)创建表,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';
    
    (2)向表中加载数据
    hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/data/log.data' into table log_text;
    
    (3)查看表中数据大小
    hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;
    18.13 M /user/hive/warehouse/log_text/log.data

**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
    tblproperties("orc.compress"="NONE");
    // 最后一句的意思是：设置orc存储不使用压缩
    
    (2)向表中加载数据
    hive (default)> insert into table log_orc select * from log_text;
    
    (3)查看表中数据大小
    hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc;
    7.7 M /user/hive/warehouse/log_orc/log.data

**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
    hive (default)> insert into table log_parquet select * from log_text;
    
    (3)查看表中数据大小
    hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet;
    13.1 M /user/hive/warehouse/log_parquet/log.data

存储文件的对比总结:

**ORC > Parquet > textFile**

**存储文件的查询速度测试:**

(1)TextFile
    hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/data/log_text' select substring(url,1,4) from log_text;
    
    Time taken: 15.873 seconds
    
    (2)ORC
    hive (default)> insert overwrite local directory'/opt/module/data/log_orc' select substring(url,1,4) from log_orc;
    Time taken: 18.062 seconds
    
    (3)Parquet
    hive (default)> insert overwrite local directory'/opt/module/data/log_parquet' select substring(url,1,4) from log_parquet;
    Time taken: 15.616 seconds

存储文件的查询速度总结:**查询速度相近**。

## 存储和压缩结合 ##

### 测试存储和压缩 ###

官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC

ORC 存储方式的压缩:

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

注意:所有关于 ORCFile 的参数都是在 HQL 语句的 TBLPROPERTIES 字段里面出现

**创建一个 ZLIB 压缩的 ORC 存储方式**

(1)建表语句
    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)插入数据
    insert into log_orc_zlib select * from log_text;
    
    (3)查看插入后数据
    hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_zlib/ ;
    2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_0

**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 log_orc_snappy select * from log_text;
    
    (3)查看插入后数据
    hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/;
    3.7 M /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0

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。

**创建一个 SNAPPY 压缩的 parquet 存储方式**

(1)建表语句
    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)插入数据
    insert into log_parquet_snappy select * from log_text;
    
    (3)查看插入后数据
    hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet_snappy/;
    6.40 MB /user/hive/warehouse/ log_parquet_snappy /000000_0

**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,lzo。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/18c0841fff6e4c7cbad129e50daf1db9.png
[9c24174273ef43bab26e57c5fd75f868.png]: /images/20220829/36d2669ca4d249b4bf7d3b0f57fea2f3.png
[3fa1f6380be44ad79ca6e81470ba482a.png]: /images/20220829/24ae91569d114520b607f7a1965da7be.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/88a6e39fd30d423da7f4acb0daaa16a4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/7eb37382357046aab013f5d1791a584a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220829/f7e68d657aeb48839eaca087c561668b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NsZWFybHhq_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220829/ab48f726f8a140c590b4853a1c1041ae.png
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