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最新评论
Hive文件存储格式包括以下几类:
其中TEXTFILE为默认格式,建表时不指定,默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。
SequenceFile,RCFile格式的表不能直接从本地文件导入数据,数据要先导入到textfile格式的表中,然后再从textfile表中用insert导入到SequenceFile,RCFile表中。
TEXTFILE
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(系统自动检查,执行查询时自动解压),但使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作。
SEQUENCEFILE
SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持,其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。SequenceFile支持三种压缩选择:NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低,一般建议使用BLOCK压缩。
RCFILE
RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。首先,其将数据按行分块,保证同一个record在一个块上,避免读一个记录需要读取多个block。其次,块数据列式存储,有利于数据压缩和快速的列存取。RCFILE文件示例:
实践证明RCFile目前没有性能优势, 只有存储上能省10%的空间。作者自己都承认:Facebook用它也就是为了存储。 RCFile目前没有使用特殊的压缩手段, 例如算术编码, 后缀树等, 没有像InfoBright那样能skip大量io。
自定义格式
当用户的数据文件格式不能被当前 Hive 所识别的时候,可以自定义文件格式。用户可以通过实现inputformat和outputformat来自定义输入输出格式,参考代码:.\hive-0.8.1\src\contrib\src\java\org\apache\hadoop\hive\contrib\fileformat\base64
test1文件为base64编码后的内容,decode后数据为:
hello,hive
hello,world
hello,hadoop
load数据并查询:
总结
相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE,RCFILE由于列式存储方式,数据加载时性能消耗较大,但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取,因此,整体来看,RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。
1.TEXTFILE 2.SEQUENCEFILE 3.RCFILE 4.自定义格式
其中TEXTFILE为默认格式,建表时不指定,默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。
SequenceFile,RCFile格式的表不能直接从本地文件导入数据,数据要先导入到textfile格式的表中,然后再从textfile表中用insert导入到SequenceFile,RCFile表中。
TEXTFILE
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(系统自动检查,执行查询时自动解压),但使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作。
> create table test1(str STRING) > STORED AS TEXTFILE; OK Time taken: 0.786 seconds #写脚本生成一个随机字符串文件,导入文件: > LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/work/data/test.txt' INTO TABLE test1; Copying data from file:/home/work/data/test.txt Copying file: file:/home/work/data/test.txt Loading data to table default.test1 OK Time taken: 0.243 seconds
SEQUENCEFILE
SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持,其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。SequenceFile支持三种压缩选择:NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低,一般建议使用BLOCK压缩。
> create table test2(str STRING) > STORED AS SEQUENCEFILE; OK Time taken: 5.526 seconds hive> SET hive.exec.compress.output=true; hive> SET io.seqfile.compression.type=BLOCK; hive> INSERT OVERWRITE TABLE test2 SELECT * FROM test1;
RCFILE
RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。首先,其将数据按行分块,保证同一个record在一个块上,避免读一个记录需要读取多个block。其次,块数据列式存储,有利于数据压缩和快速的列存取。RCFILE文件示例:
> create table test3(str STRING) > STORED AS RCFILE; OK Time taken: 0.184 seconds > INSERT OVERWRITE TABLE test3 SELECT * FROM test1;
实践证明RCFile目前没有性能优势, 只有存储上能省10%的空间。作者自己都承认:Facebook用它也就是为了存储。 RCFile目前没有使用特殊的压缩手段, 例如算术编码, 后缀树等, 没有像InfoBright那样能skip大量io。
自定义格式
当用户的数据文件格式不能被当前 Hive 所识别的时候,可以自定义文件格式。用户可以通过实现inputformat和outputformat来自定义输入输出格式,参考代码:.\hive-0.8.1\src\contrib\src\java\org\apache\hadoop\hive\contrib\fileformat\base64
> create table test4(str STRING) > stored as > inputformat 'org.apache.hadoop.hive.contrib.fileformat.base64.Base64TextInputFormat' > outputformat 'org.apache.hadoop.hive.contrib.fileformat.base64.Base64TextOutputFormat'; $ cat test1.txt aGVsbG8saGl2ZQ== aGVsbG8sd29ybGQ= aGVsbG8saGFkb29w
test1文件为base64编码后的内容,decode后数据为:
hello,hive
hello,world
hello,hadoop
load数据并查询:
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/work/test1.txt' INTO TABLE test4; Copying data from file:/home/work/test1.txt Copying file: file:/home/work/test1.txt Loading data to table default.test4 OK Time taken: 4.742 seconds hive> select * from test4; OK hello,hive hello,world hello,hadoop Time taken: 1.953 seconds
总结
相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE,RCFILE由于列式存储方式,数据加载时性能消耗较大,但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取,因此,整体来看,RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。
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STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.protobuf.ProtobufInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.protobuf.ProtobufOutputFormat'; ``` 其中,`protobuf.schema`属性指定了....
2. **SequenceFile**:由Hadoop API提供的一种二进制文件格式,具有使用方便、可分割和可压缩的特点。支持三种压缩选项:`NONE`、`RECORD`和`BLOCK`。通常推荐使用`BLOCK`压缩模式。 - 建表语句示例:`stored as ...
Hive支持的文件格式有TextFile、SequenceFile。对于纯文本数据,可使用`STORED AS TEXTFILE`。若需压缩数据,则使用`STORED AS SEQUENCEFILE`。通常情况下,除非需要保存序列化的对象,否则建议使用`STORED AS TEXT...
- **存储格式灵活性**:Hive支持多种存储格式,如TextFile、SequenceFile、RCFile等,同时也支持压缩格式,如Gzip、BZip2、Snappy等。 - **兼容性**:Hive兼容大部分现有的SQL标准,如ANSI SQL-92等,并且可以在...
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Hive支持多种数据存储格式,包括文本文件、序列化文件等。这些数据存储在HDFS中,并且可以通过Hive表来访问。 **1.6 其他Hive操作** 除了基本的数据存储和查询之外,Hive还支持一系列其他操作,如数据导入导出、...
stored as textfile location '/path/to/data'; Hive用户手册中文版提供了一个系统的Hive使用指南,涵盖了Hive的架构、数据存储、基本操作、查询语言等方面的内容,为用户提供了一个快速掌握Hive的使用和应用的指南...
Hive的数据存储在HDFS上,支持多种文件格式(如TextFile、SequenceFile、ORC等)。数据通常按照表和分区进行组织,可以灵活地指定存储路径和文件格式。 **1.6 其它Hive操作** 除了基本的数据存储和查询功能外,...
- **STORED AS**:指定存储格式,如TextFile、SequenceFile等。 - **LOCATION**:指定HDFS上的物理存储路径。通常用于外部表。 示例:创建一个简单的表 ```sql CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); ``` ...
STORED AS TEXTFILE; ``` 数据导入通常通过Hadoop的`hadoop fs`命令或`load data`语句实现。 **5. 查询与优化** Hive支持基本的SQL操作,如SELECT、JOIN、GROUP BY等。对于大数据查询,可考虑以下优化策略: - 分...
2. **压缩格式**:使用更高效的压缩格式(如Snappy、LZO等)可以降低存储空间并加速查询速度。 3. **并行执行**:通过开启并行执行,可以提高Hive查询的执行效率。 通过上述知识点的介绍,我们可以了解到Hive作为...
此外,还指定了分区字段`ds`以及存储位置`/hive/src`,并选择以文本文件的方式存储数据。 ##### 查询表 ```sql SELECT key, count(DISTINCT value) FROM src GROUP BY key; ``` 这是一个简单的分组查询示例,它计算...
此外,为了支持数据压缩和优化查询性能,表的数据存储格式应设置为ORC(Optimized Row Columnar)。同时,还需要开启Hive的合并功能,即设置`hive.compactor.initiator.on`为`true`,并确保有足够的线程处理合并操作...