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一、Hive

1、Hadoop压缩概述

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

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.

2、Hive文件格式

为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式，对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式，可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。

2.1、Text File

文本文件是Hive默认使用的文件格式，文本文件中的一行内容，就对应Hive表中的一行记录。

可通过以下建表语句指定文件格式为文本文件:

create table textfile_table
(column_specs)
stored as textfile;

2.2、ORC

1）文件格式

ORC（Optimized Row Columnar）file format是Hive 0.11版里引入的一种列式存储的文件格式。ORC文件能够提高Hive读写数据和处理数据的性能。

与列式存储相对的是行式存储，下图是两者的对比：

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。

前文提到的text file和sequence file都是基于行存储的，orc和parquet是基于列式存储的。

orc文件的具体结构如下图所示：

每个Orc文件由Header、Body和Tail三部分组成。

其中Header内容为ORC，用于表示文件类型。

Body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，每个stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer。

• **Index Data：**一个轻量级的index，默认是为各列每隔1W行做一个索引。每个索引会记录第n万行的位置，和最近一万行的最大值和最小值等信息。

• **Row Data：**存的是具体的数据，按列进行存储，并对每个列进行编码，分成多个Stream来存储。

• **Stripe Footer：**存放的是各个Stream的位置以及各column的编码信息。

Tail由File Footer和PostScript组成。File Footer中保存了各Stripe的其实位置、索引长度、数据长度等信息，各Column的统计信息等；PostScript记录了整个文件的压缩类型以及File Footer的长度信息等。

在读取ORC文件时，会先从最后一个字节读取PostScript长度，进而读取到PostScript，从里面解析到File Footer长度，进而读取FileFooter，从中解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。

3）建表语句

create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties (property_name=property_value, ...);

ORC文件格式支持的参数如下：

参数	默认值	说明
orc.compress	ZLIB	压缩格式，可选项：NONE、ZLIB,、SNAPPY
orc.compress.size	262,144	每个压缩块的大小（ORC文件是分块压缩的）
orc.stripe.size	67,108,864	每个stripe的大小
orc.row.index.stride	10,000	索引步长（每隔多少行数据建一条索引）

2.3、Parquet

Parquet文件是Hadoop生态中的一个通用的文件格式，它也是一个列式存储的文件格式。

Parquet文件的格式如下图所示：

上图展示了一个Parquet文件的基本结构，文件的首尾都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件。

首尾中间由若干个Row Group和一个Footer（File Meta Data）组成。

每个Row Group包含多个Column Chunk，每个Column Chunk包含多个Page。以下是Row Group、Column Chunk和Page三个概念的说明：

• **行组（Row Group）：**一个行组对应逻辑表中的若干行。
• 列块（Column Chunk）：一个行组中的一列保存在一个列块中。
• **页（Page）：**一个列块的数据会划分为若干个页。

Footer（File Meta Data）中存储了每个行组（Row Group）中的每个列快（Column Chunk）的元数据信息，元数据信息包含了该列的数据类型、该列的编码方式、该类的Data Page位置等信息。

3）建表语句

Create table parquet_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties (property_name=property_value, ...);

支持的参数如下：

参数	默认值	说明
parquet.compression	uncompressed	压缩格式，可选项：uncompressed，snappy，gzip，lzo，brotli，lz4
parquet.block.size	134217728	行组大小，通常与HDFS块大小保持一致
parquet.page.size	1048576	页大小

3、压缩

在Hive表中和计算过程中，保持数据的压缩，对磁盘空间的有效利用和提高查询性能都是十分有益的。

3.1、Hive表数据进行压缩

在Hive中，不同文件类型的表，声明数据压缩的方式是不同的。

1）TextFile

若一张表的文件类型为TextFile，若需要对该表中的数据进行压缩，多数情况下，无需在建表语句做出声明。直接将压缩后的文件导入到该表即可，Hive在查询表中数据时，可自动识别其压缩格式，进行解压。

需要注意的是，在执行往表中导入数据的SQL语句时，用户需设置以下参数，来保证写入表中的数据是被压缩的。

--SQL语句的最终输出结果是否压缩
set hive.exec.compress.output=true;
--输出结果的压缩格式（以下示例为snappy）
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

2）ORC

若一张表的文件类型为ORC，若需要对该表数据进行压缩，需在建表语句中声明压缩格式如下：

create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties ("orc.compress"="snappy");

3）Parquet

若一张表的文件类型为Parquet，若需要对该表数据进行压缩，需在建表语句中声明压缩格式如下：

create table orc_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties ("parquet.compression"="snappy");

3.2、计算过程中使用压缩

1）单个MR的中间结果进行压缩

单个MR的中间结果是指Mapper输出的数据，对其进行压缩可降低shuffle阶段的网络IO，可通过以下参数进行配置：

--开启MapReduce中间数据压缩功能
set mapreduce.map.output.compress=true;
--设置MapReduce中间数据数据的压缩方式（以下示例为snappy）
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

2）单条SQL语句的中间结果进行压缩

单条SQL语句的中间结果是指，两个MR（一条SQL语句可能需要通过MR进行计算）之间的临时数据，可通过以下参数进行配置：

--是否对两个MR之间的临时数据进行压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
--压缩格式（以下示例为snappy）
set hive.intermediate.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

二、maxcompute压缩

1、内部表

MaxCompute默认自动压缩约为6.5倍，默认存储格式为AliORC，不支持自定义，不支持指定列进行压缩存储。

2、外部表

支持压缩格式

• 当读写压缩属性的OSS文件时，需要在建表语句中添加with serdeproperties属性配置，详情请参见with serdeproperties属性参数。
• 支持读写的数据文件格式：以SNAPPY、ZLIB方式压缩的ORC。

建表语句：

CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] <mc_oss_extable_name>
(
  <col_name> <data_type>,
  ...
)
[COMMENT <table_comment>]
[PARTITIONED BY (<col_name> <data_type>, ...)]
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'
WITH serdeproperties(
    'odps.properties.rolearn'='acs:ram::<uid>:role/aliyunodpsdefaultrole'
)
STORED AS orc 
LOCATION '<oss_location>' 
tblproperties (
    '<xxx>'='<yyy>'
);

tblproperties属性参数：

property_name	使用场景	说明	property_value	默认值
mcfed.orc.compress	当需要将ORC数据以压缩方式写入OSS时，请添加该属性。	ORC压缩属性。指定ORC数据的压缩方式。	SNAPPYZLIB	无
io.compression.codecs	当OSS数据文件为Raw-Snappy格式时，请添加该属性。	配置该参数值为True时，MaxCompute才可以正常读取压缩数据，否则MaxCompute无法成功读取数据。	com.aliyun.odps.io.compress.SnappyRawCodec	无

3、支持外部表列表

• 支持的不同格式的OSS外部表：
  • CSV/TSV外部表
  • Parquet外部表
  • ORC外部表
  • Paimon外部表
  • JSON外部表
  • AVRO外部表
  • Hudi外部表（停止更新）
  • Delta Lake外部表（停止更新）
  • RCFILE外部表
  • SEQUENCEFILE外部表

三、压缩算法对比

1、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'
stored as textfile;

（2）向表中加载数据

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive-3.1.3/datas/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

2、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"); -- 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/000000_0

3、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/000000_0

4、总结

• 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/hive/datas/log_text' select substring(url,1,4) from log_text ;
No rows affected (10.522 seconds)

（2）、ORC

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

（3）、Parquet

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/log_parquet' select substring(url,1,4) from log_parquet ;

No rows affected (11.445 seconds)