ORC 与 Parquet 文件存储结构

Hive 支持的文件存储格式

Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式

• TextFile（文本格式）
• RCFile（行列式文件）
• SequenceFile（二进制序列化文件）
• AVRO
• ORC（优化的行列式文件）
• Parquet 格式

使用最多的是TextFile，SequenceFile，ORC和Parquet，今天此篇就从ORC 和 Parquet讲讲这两种文件存储格式，在讲之前再认识下 TextFile 文件存储格式。

TextFile

TextFile 的特点就是行存储文件(每一行就是一条记录)，可以使用任意的分隔符进行分割，但是无压缩，所以数据存储空间大。可以结合GZIP，SNAPPY 等使用，但是hive并不会对数据进行切分，所以就无法对数据进行并行处理操作。

总结：TextFile 默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。

row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile;

ORC

ORC文件以二进制方式存储，所以是不可以直接读取，ORC文件也是自解析的，它包含许多的元数据。ORC文件：保存在文件系统上的普通二进制文件，一个ORC文件中可以包含多个stripe，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储。

列式存储与行列式存储

列式存储，是按照一列一列存储的，如果查询一个列（字段）的数据，就等于是索引查询，效率高。但是如果需要查全表（所有列），因为需要取所有的列最后汇总，反而更占用资源，然而ORC存在以下特点。

特点

（1）在需要全表扫描时，可以按照行组读取。

（2）如果需要取列数据，在行组的基础上，读取指定的列，而不需要所有行组内所有行的数据和一行内所有字段的数据。

所以要看下ORC的存储结构。

ORC的存储结构

（1）stripe：一组行形成一个stripe，每次读取文件是以行组为单位的，一般为HDFS的块大小，保存了每一列的索引和数据。

（2）Index Data：存数据的一些统计信息和位置索引信息。

（3）Row Data：数据存储的地方，有多个行组组成。

（4）Stripe Footer：保存文件所在的文目录。

（5）File Footer：文件脚注，包含了文件中stripe的列表，每个stripe的行数和行的数据类型，以及每列的最值和聚合信息。

（6）Poststripe：包含压缩参数大小相关的信息。

ORC提供了3级索引，文件级、条带级（stripe）、行组级，所以在查询的时候，利用这些索引可以规避大部分不满足查询条件的文件和数据块。

ORC的事务ACID

ORC格式的表还支持事务ACID,然而支持事务的表必须是分桶表，这是因为Hive表没有分桶，那么数据文件的散乱的，hive的事务机制无法有效的读取，所以适用于更新大批量的数据，不建议用事务频繁的更新小批量的数据。

Hive 事务支持

（1） 建的表必须是分桶表。

（2）建表的类型文件：stored as orc

（3） tblproperties(‘transactional’=’true’);

#必须支持分桶
clustered by (id) into 2 buckets
#在表属性中添加支持事务
stored as orc
TBLPROPERTIES('transactional'='true');

其他参数配置

#开启并发支持,支持插入、删除和更新的事务
SET hive.support.concurrency = true;
#支持ACID事务的表必须为分桶表
SET hive.enforce.bucketing = true;
#开启事物需要开启动态分区非严格模式
SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
#设置事务所管理类型为 org. apache.hive.q1. lockage. DbTxnManager
#原有的org. apache. hadoop.hive.q1.1 eckmar. DummyTxnManager不支持事务
SET hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;
#开启在相同的一个 meatore实例运行初始化和清理的线程
SET hive.compactor.initiator.on = true;
#设置每个 metastore实例运行的线程数 hadoop
SET hive.compactor.worker.threads = 1;

ORC存储与压缩选择

ORC格式存储与Snappy压缩

stored as orc 
tblproperties ('orc.compress'='snappy');

注意：

(1) snappy本身是不可切分的。

(2) snappy作用在文本类文件格式上不可切分。

(3) snappy压缩格式作用在parquet、orc等这些文件格式上，能够支持切分。这里切分并不是因为snappy变的可切分了，而是因为这些文件格式可以。可参考下面链接

澄清 | snappy压缩到底支持不支持split? 为啥？

ORC 总结

（1）ORC是列式存储，有多种文件压缩方式，并且有着很高的压缩比。

（2）文件是可切分（Split）的。因此，在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式，不仅节省HDFS存储资源，查询任务的输入数据量减少，使用的MapTask也就减少了。

（3）提供了多种索引，row group index、bloom filter index。

（4）ORC可以支持复杂的数据结构。

Parquet

Parquet为了使Hadoop生态系统中的任何项目都可以使用压缩的，被称为高效的列式数据表示形式。

特点

（1）跨平台。

（2）可被各种文件系统识别的格式。

（3）按列存储数据。

（4）存储元数据。

Parquet的存储结构

Parquet文件是以二进制方式存储的，所以不可以直接读取，和ORC一样，文件的元数据和数据一起存储，所以Parquet格式文件是自解析的。

（1）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）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）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。

（4）Header：存储文件的校验码。

（5）Footer：存储文件的Schema等信息。

Parquet存储与压缩选择

Parquet格式存储与Lzo压缩

stored as parquet 
tblproperties ('parquet.compression'='lzo');

Parquet格式存储与Snappy压缩

stored as parquet 
tblproperties ('parquet.compression'='snappy');

总结

压缩方式

ORC 与 Parquet 对比