Hive支持的文件格式与压缩算法

简介:

概述

只要是配置了正确的文件类型和压缩类型(比如Textfile+Gzip、SequenceFile+Snappy等),Hive都可以按预期读取并解析数据,提供SQL功能。

SequenceFile本身的结构已经设计了内容进行压缩。所以对于SequenceFile文件的压缩,并不是先生成SequenceFile文件,再对文件进行压缩。而是生成SequenceFile文件时,对其中的内容字段进行压缩。最终压缩后,对外仍体现为一个SequenceFile。

RCFile、ORCFile、Parquet、Avro对于压缩的处理方式与SequenceFile相同。

文件格式

  1. Textfile
  2. SequenceFile
  3. RCFile
  4. ORCFile
  5. Parquet
  6. Avro

压缩算法的编解码器

TEXTFILE


 
 
  1. --创建一个表,格式为文本文件: 
  2. CREATE EXTERNAL TABLE student_text (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED  
  4.     FIELDS TERMINATED BY ','  
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS TEXTFILE; 
  7. --导入数据到此表中,将启动MR任务 
  8. INSERT OVERWRITE TABLE student_text SELECT * FROM student; 

可查看到生成的数据文件的格式为非压缩的文本文件:


 
 
  1. hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/student_text/000000_0 
  2.  
  3. 1001810081,cheyo 
  4. 1001810082,pku 
  5. 1001810083,rocky 
  6. 1001810084,stephen 
  7. 2002820081,sql 
  8. 2002820082,hello 
  9. 2002820083,hijj 
  10. 3001810081,hhhhhhh 
  11. 3001810082,abbbbbb 

文本文件,DEFLATE压缩


 
 
  1. --创建一个表,格式为文件文件: 
  2. CREATE TABLE student_text_def (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS TEXTFILE; 
  7. --设置压缩类型为Gzip压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.output.compress=true
  10. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;  
  11. --导入数据: 
  12. INSERT OVERWRITE TABLE student_text_def SELECT * FROM student; 
  13. --查看数据 
  14. SELECT * FROM student_text_def; 

查看数据文件,可看到数据文件为多个.deflate文件。


 
 
  1. hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_def/ 
  2. -rw-r--r--   2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000000_0.deflate 
  3. -rw-r--r--   2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000001_0.deflate 
  4. -rw-r--r--   2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000002_0.deflate 

文本文件,Gzip压缩


 
 
  1. --创建一个表,格式为文件文件: 
  2. CREATE TABLE student_text_gzip (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS TEXTFILE; 
  7. --设置压缩类型为Gzip压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.output.compress=true
  10. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
  11. --导入数据: 
  12. INSERT OVERWRITE TABLE student_text_gzip SELECT * FROM student; 
  13. --查看数据 
  14. SELECT * FROM student_text_gzip; 

查看数据文件,可看到数据文件为多个.gz文件。解开.gz文件,可以看到明文文本:


 
 
  1. hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_gzip/ 
  2. -rw-r--r--  2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000000_0.gz 
  3. -rw-r--r--  2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000001_0.gz 
  4. -rw-r--r--  2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000002_0.gz 

文本文件,Bzip2压缩


 
 
  1. --创建一个表,格式为文件文件: 
  2. CREATE TABLE student_text_bzip2 (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS TEXTFILE; 
  7. --设置压缩类型为Bzip2压缩: 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.output.compress=true
  10. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec; 
  11. --导入数据 
  12. INSERT OVERWRITE TABLE student_text_bzip2 SELECT * FROM student; 
  13. --查看数据: 
  14. SELECT * FROM student_text_bzip2; 

查看数据文件,可看到数据文件为多个.bz2文件。解开.bz2文件,可以看到明文文本:


 
 
  1. hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_bzip2 
  2. -rw-r--r--  2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000000_0.bz2 
  3. -rw-r--r--  2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000001_0.bz2 
  4. -rw-r--r--  2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000002_0.bz2 

文本文件,lzo压缩


 
 
  1. --创建表 
  2. CREATE TABLE student_text_lzo (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS TEXTFILE; 
  7. --设置为LZO压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.output.compress=true
  10. SET mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec; 
  11. --导入数据 
  12. INSERT OVERWRITE TABLE student_text_lzo SELECT * FROM student; 
  13. --查询数据 
  14. SELECT * FROM student_text_lzo; 

查看数据文件,可看到数据文件为多个.lzo压缩。解开.lzo文件,可以看到明文文本。

未实测,需要安装lzop库

文本文件,lz4压缩


 
 
  1. --创建表 
  2. CREATE TABLE student_text_lz4 (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS TEXTFILE; 
  7. --设置为LZ4压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.output.compress=true
  10. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec; 
  11. --导入数据 
  12. INSERT OVERWRITE TABLE student_text_lz4 SELECT * FROM student; 

查看数据文件,可看到数据文件为多个.lz4压缩。使用cat查看.lz4文件,可以看到是压缩后的文本。


 
 
  1. hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_lz4 
  2. -rw-r--r-- 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000000_0.lz4 
  3. -rw-r--r-- 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000001_0.lz4 
  4. -rw-r--r-- 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000002_0.lz4 

文本文件,Snappy压缩


 
 
  1. --创建表 
  2. CREATE TABLE student_text_snappy (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS TEXTFILE; 
  7. --设置压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.compress.map.output=true
  10. SET mapred.output.compress=true
  11. SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  12. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  13. SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  14. --导入数据 
  15. INSERT OVERWRITE TABLE student_text_snappy SELECT * FROM student; 
  16. --查询数据 
  17. SELECT * FROM student_text_snappy; 

查看数据文件,可看到数据文件为多个.snappy压缩文件。使用cat查看.snappy文件,可以看到是压缩后的文本:


 
 
  1. hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_snappy 
  2. Found 3 items 
  3. -rw-r--r--   2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000000_0.snappy 
  4. -rw-r--r--   2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000001_0.snappy 
  5. -rw-r--r--   2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000002_0.snappy 

SEQUENCEFILE

Sequence文件,DEFLATE压缩


 
 
  1. --创建一个表,格式为文件文件: 
  2. CREATE TABLE student_seq_def (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS SEQUENCEFILE; 
  7. --设置压缩类型为Gzip压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.output.compress=true
  10. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;  
  11. --导入数据: 
  12. INSERT OVERWRITE TABLE student_seq_def SELECT * FROM student; 
  13. --查看数据 
  14. SELECT * FROM student_seq_def; 

查看数据文件,是一个密文的文件.


 
 
  1. hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_seq_def/ 
  2. -rw-r--r--  /user/hive/warehouse/student_seq_def/000000_0 

Sequence文件,Gzip压缩


 
 
  1. --创建一个表,格式为文件文件: 
  2. CREATE TABLE student_seq_gzip (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS SEQUENCEFILE; 
  7. --设置压缩类型为Gzip压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.output.compress=true
  10. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
  11. --导入数据: 
  12. INSERT OVERWRITE TABLE student_seq_gzip SELECT * FROM student; 
  13. --查看数据 
  14. SELECT * FROM student_seq_gzip; 

查看数据文件,是一个密文的文件,无法通过gzip解压:


 
 
  1. hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_seq_gzip/ 
  2. -rw-r--r--  /user/hive/warehouse/student_seq_gzip/000000_0 

RCFILE

RCFILE,Gzip压缩


 
 
  1. CREATE TABLE student_rcfile_gzip (id STRING, name STRING) 
  2. ROW FORMAT DELIMITED 
  3.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  4.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  5. STORED AS RCFILE; 
  6.  
  7. --设置压缩类型为Gzip压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.output.compress=true
  10. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
  11. --导入数据: 
  12. INSERT OVERWRITE TABLE student_rcfile_gzip SELECT id,name FROM student; 
  13. --查看数据 
  14. SELECT * FROM student_rcfile_gzip; 

ORCFile

ORCFile有自己的参数设置压缩格式,一般不使用上述Hive参数设置压缩参数。

ORCFile,ZLIB压缩


 
 
  1. --创建表 
  2. CREATE TABLE student_orcfile_zlib (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS ORCFILE TBLPROPERTIES ("orc.compress"="ZLIB"); 
  7.  
  8. --导入数据 
  9. INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_zlib SELECT id,name FROM student; 
  10. --查询数据 
  11. SELECT * FROM student_orcfile_zlib; 

ORCFILE,Snappy压缩


 
 
  1. --创建表 
  2. CREATE TABLE student_orcfile_snappy2 (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS ORCFILE TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY"); 
  7.  
  8. --导入数据 
  9. INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_snappy2 SELECT id,name FROM student; 
  10. --查询数据 
  11. SELECT * FROM student_orcfile_snappy2; 

一般不使用下述方式。下述方式压缩后,结果与上述同类型压缩(SNAPPY)不同。具体原因待进一步研究。


 
 
  1. --创建表 
  2. CREATE TABLE student_orcfile_snappy (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS ORCFILE; 
  7. --设置压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.compress.map.output=true
  10. SET mapred.output.compress=true
  11. SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  12. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  13. SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  14. --导入数据 
  15. INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_snappy SELECT id,name FROM student; 
  16. --查询数据 
  17. SELECT * FROM student_orcfile_snappy; 

Parquet

Parquet,Snappy压缩


 
 
  1. --创建表 
  2. CREATE TABLE student_parquet_snappy (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS PARQUET; 
  7. --设置压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.compress.map.output=true
  10. SET mapred.output.compress=true
  11. SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  12. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  13. SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  14. --导入数据 
  15. INSERT OVERWRITE TABLE student_parquet_snappy SELECT id,name FROM student; 
  16. --查询数据 
  17. SELECT * FROM student_parquet_snappy; 

Avro

Avro,Snappy压缩


 
 
  1. --创建表 
  2. CREATE TABLE student_avro_snappy (id STRING, name STRING) 
  3. ROW FORMAT DELIMITED 
  4.     FIELDS TERMINATED BY ',' 
  5.     LINES TERMINATED BY '\n' 
  6. STORED AS AVRO; 
  7. --设置压缩 
  8. SET hive.exec.compress.output=true
  9. SET mapred.compress.map.output=true
  10. SET mapred.output.compress=true
  11. SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  12. SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  13. SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
  14. --导入数据 
  15. INSERT OVERWRITE TABLE student_avro_snappy SELECT id,name FROM student; 
  16. --查询数据 
  17. SELECT * FROM student_avro_snappy; 


本文作者:hulubo

来源:51CTO

相关文章
|
7月前
|
存储 SQL Java
bigdata-18-Hive数据结构与存储格式
bigdata-18-Hive数据结构与存储格式
71 0
|
7月前
|
传感器 算法 计算机视觉
基于肤色模型和中值滤波的手部检测算法FPGA实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
该内容是关于一个基于肤色模型和中值滤波的手部检测算法的描述,包括算法的运行效果图和所使用的软件版本(matlab2022a, vivado2019.2)。算法分为肤色分割和中值滤波两步,其中肤色模型在YCbCr色彩空间定义,中值滤波用于去除噪声。提供了一段核心程序代码,用于处理图像数据并在FPGA上实现。最终,检测结果输出到"hand.txt"文件。
|
21天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
Delta-CoMe:清华联合OpenBMB等高校开源的新型增量压缩算法
Delta-CoMe是由清华大学NLP实验室联合OpenBMB开源社区、北京大学和上海财经大学提出的新型增量压缩算法。该算法通过结合低秩分解和低比特量化技术,显著减少了大型语言模型的存储和内存需求,同时保持了模型性能几乎无损。Delta-CoMe特别适用于处理数学、代码和多模态等复杂任务,并在推理速度上有所提升。
55 6
Delta-CoMe:清华联合OpenBMB等高校开源的新型增量压缩算法
|
1月前
|
存储 JSON 算法
TDengine 检测数据最佳压缩算法工具,助你一键找出最优压缩方案
在使用 TDengine 存储时序数据时,压缩数据以节省磁盘空间是至关重要的。TDengine 支持用户根据自身数据特性灵活指定压缩算法,从而实现更高效的存储。然而,如何选择最合适的压缩算法,才能最大限度地降低存储开销?为了解决这一问题,我们特别推出了一个实用工具,帮助用户快速判断并选择最适合其数据特征的压缩算法。
55 0
|
5月前
|
算法 Java
Java面试题:解释垃圾回收中的标记-清除、复制、标记-压缩算法的工作原理
Java面试题:解释垃圾回收中的标记-清除、复制、标记-压缩算法的工作原理
67 1
|
5月前
|
算法 Java 程序员
Java面试题:解释Java的垃圾回收机制,包括常见的垃圾回收算法。介绍一下Java的垃圾回收算法中的标记-压缩算法。
Java面试题:解释Java的垃圾回收机制,包括常见的垃圾回收算法。介绍一下Java的垃圾回收算法中的标记-压缩算法。
54 0
|
5月前
|
算法
Ngnix02 --- Ngnix的功能特性及常见功能,Ngnix常用的功能模块,有不同算法,根据不同算法进行转发,ip_hash、url_hash、fair,核心组成 ngnix二进制可执行文件
Ngnix02 --- Ngnix的功能特性及常见功能,Ngnix常用的功能模块,有不同算法,根据不同算法进行转发,ip_hash、url_hash、fair,核心组成 ngnix二进制可执行文件
|
7月前
|
算法 TensorFlow 算法框架/工具
基于直方图的图像阈值计算和分割算法FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
这是一个关于图像处理的算法实现摘要,主要包括四部分:展示了四张算法运行的效果图;提到了使用的软件版本为VIVADO 2019.2和matlab 2022a;介绍了算法理论,即基于直方图的图像阈值分割,通过灰度直方图分布选取阈值来区分图像区域;并提供了部分Verilog代码,该代码读取图像数据,进行处理,并输出结果到"result.txt"以供MATLAB显示图像分割效果。
|
7月前
|
SQL 存储 算法
【Hive】Hive 小文件过多怎么解决?
【4月更文挑战第16天】【Hive】Hive 小文件过多怎么解决?
|
7月前
|
存储 编解码 算法
图像的压缩算法--尺寸压缩、格式压缩和品质压缩
图像的压缩算法--尺寸压缩、格式压缩和品质压缩
151 0