hive从入门到放弃(六)——常用文件存储格式
hive 存储格式有很多，但常用的一般是 TextFile、ORC、Parquet 格式，在我们单位最多的也是这三种
hive 默认的文件存储格式是 TextFile。
除 TextFile 外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，要先导入到 TextFile 格式的表中，再从表中用 insert 导入到其他格式的表中。
一、TextFile
TextFile 是行式存储。
建表时无需指定，一般默认这种格式，以这种格式存储的文件，可以直接在 HDFS 上 cat 查看数据。
可以用任意分隔符对列分割，建表时需要指定分隔符。
不会对文件进行压缩，因此加载数据的时候会比较快，因为不需要解压缩；但也因此更占用存储空间。
二、ORCFile
ORCFile 是列式存储。
建表时需指定 STORED AS ORC，文件存储方式为二进制文件。
Orc表支持None、Zlib、Snappy压缩，默认支持Zlib压缩。
Zlib 压缩率比 Snappy 高，Snappy 效率比 Zlib 高。
这几种压缩方式都不支持文件分割，所以压缩后的文件在执行 Map 操作时只会被一个任务所读取。
因此若压缩文件较大，处理该文件的时间比处理其它普通文件的时间要长，造成数据倾斜。
另外，hive 建事务表需要指定为 orc 存储格式。
ORC 格式如下所示：
- stripe：存储数据的地方，包括实际数据、数据的索引信息
- index data：保存了数据在 stripe 中位置的索引信息
- rows data：数据实际存储的地方,数据以流的形式进行存储
- stripe footer：保存数据所在的文件目录
- file footer：包含了文件中 stripe 的列表,每个 stripe 的行数,以及每个列的数据类型。它还包含每个列的最小值、最大值、行计数、求和等聚合信息。
- postscript：含有压缩参数和压缩大小相关的信息
三、Parquet
Parquet 也是列式存储。
建表时需指定 STORED AS PARQUET，文件存储方式为二进制文件。
可以使用的压缩方式有 UNCOMPRESSED、 SNAPPY、GZP和LZO。默认值为 UNCOMPRESSED，表示页的压缩方式
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。
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。
四、三者对比
同样的数据，TextFile 为 2.4G 的情况下，将原数据存放为 ORC 以及 Parquet 格式后，其占用存储大小以及查询效率大致如下：
由此可以看出压缩比：ORC > Parquet > TextFile
在只有 Fecth 的情况下，由于 TextFile 不需要解压缩，因此效率较高。
对于需要 MapReduce 操作的查询，效率：ORC >= Parquet > TextFile
当然，这只是我自己简单的测试，有些变量并没有控制好。
比如在单个文件比较大的情况下，可能 Parquet 的效率会比较高。
在实际生产中，使用 Parquet 存储 lzo 压缩的方式比较常见，这种情况下可以避免由于读取不可分割的大文件引发的数据倾斜。
但是，如果数据量并不大，使用 ORC 存储 snappy 压缩的效率还是非常高的；对于需要事务的场景，还是用 ORC。
至于要用哪种存储格式，需要基于自身业务进行考量。
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