Hive存储格式简析

hive常见字段类型-回复Hive是一个数据仓库基础设施工具，它应用于大规模数据的处理和分析。

在Hive中，我们需要定义表的结构，以便正确地解释和处理数据。

表的结构是通过指定字段类型来定义的。

本文将介绍Hive常见的字段类型，并逐步回答与之相关的问题，以帮助读者更好地理解Hive和表的定义。

一、字符串类型（String）字符串类型在Hive中用于存储任意字符序列，它可以包含字母、数字和特殊字符。

Hive支持多种字符串类型，如CHAR、VARCHAR和STRING。

它们之间的区别在于存储和处理方式的不同。

1. CHAR类型（Char）CHAR类型在创建表时需要指定固定长度，它适用于存储长度固定的字符串。

例如，如果我们定义一个名为name的CHAR(10)类型字段，就意味着该字段只能存储长度为10的字符串。

问题1: Hive中CHAR类型与其他字符串类型的区别是什么？答案: CHAR类型是长度固定的字符串类型，而其他字符串类型（如VARCHAR和STRING）是长度可变的。

问题2: CHAR类型适用于存储什么样的数据？答案: CHAR类型适用于存储长度固定的字符串，例如存储电话号码、邮编等。

2. VARCHAR类型（Varchar）VARCHAR类型与CHAR类型类似，但它允许存储长度可变的字符串。

在创建表时，需要指定VARCHAR的最大长度。

问题3: VARCHAR类型与CHAR类型的区别是什么？答案: VARCHAR类型是长度可变的字符串类型，而CHAR类型是长度固定的。

问题4: VARCHAR类型适用于存储什么样的数据？答案: VARCHAR类型适用于存储长度可变的字符串，例如存储地址、描述等。

3. STRING类型STRING类型是Hive中最通用的字符串类型，它可以存储任意长度的字符串。

问题5: STRING类型适用于存储什么样的数据？答案: STRING类型适用于存储任意长度的字符串，例如存储文本、日志等。

CDH Hive ORC 默认压缩格式在CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）的Hive中，ORC（Optimized Row Columnar）文件格式是一种非常常见的存储格式。

而在这个存储格式中，压缩是一个非常重要的因素。

对于CDH中Hive中使用ORC格式存储数据时，默认的压缩格式是一项关键设置。

1. 什么是CDH Hive ORC格式？CDH是由Cloudera开发和打造的一套大数据解决方案，其中包含了Hadoop生态系统中所有的主要组件，如Hive、HBase、Spark等等。

而在CDH的Hive中，ORC文件格式是一种高效的、列式存储的文件格式。

它能够大大提高查询性能，减小数据的存储空间，并且在数据压缩方面也有着卓越的表现。

2. 默认压缩格式是什么？在CDH中，当我们创建一个使用ORC格式存储的表时，Hive会使用一种默认的压缩格式来存储数据。

虽然Hive允许我们在创建表的时候指定压缩格式，但是如果没有明确指定，默认的压缩格式是Zlib。

Zlib是一种通用的数据压缩算法，它在压缩比和速度上都有一个比较好的平衡。

在默认情况下，CDH的Hive会使用Zlib算法来对ORC格式的数据进行压缩存储。

3. 为什么要关注默认压缩格式？默认的压缩格式在很多情况下可能会影响到数据的性能和存储效率。

对于不同类型的数据和不同的应用场景，最佳的压缩格式可能也会不同。

了解和关注默认的压缩格式对于优化数据的存储和查询性能是非常重要的。

4. 个人观点和理解从我个人的观点来看，了解和选择合适的压缩格式是非常重要的。

在实际的工作中，我们经常会遇到海量的数据，而数据的存储和查询性能往往是我们需要考虑的重要因素。

对于CDH中Hive的ORC格式，我们应该充分了解默认的压缩格式，并且根据实际情况进行调整和优化。

总结回顾在CDH中Hive的ORC格式中，默认的压缩格式是Zlib，但对于不同的数据和应用场景，最佳的压缩格式可能会不同。

Hive-ORC⽂件存储格式转⾃：ORC⽂件格式是从Hive-0.11版本开始的。

关于ORC⽂件格式的，以及基于内容这⾥就不赘述了，有兴趣的可以仔细研究了解⼀下。

本⽂接下来根据论⽂《Major Technical Advancements in Apache Hive》中的内容进⾏深⼊的研究。

⼀、ORC⽂件格式 ORC的全称是(Optimized Record Columnar)，使⽤ORC⽂件格式可以提⾼hive读、写和处理数据的能⼒。

ORC在RCFile的基础上进⾏了⼀定的改进，所以与RCFile相⽐，具有以下⼀些优势：- 1、ORC中的特定的序列化与反序列化操作可以使ORC file writer根据数据类型进⾏写出。

- 2、提供了多种RCFile中没有的indexes，这些indexes可以使ORC的reader很快的读到需要的数据，并且跳过⽆⽤数据，这使得ORC⽂件中的数据可以很快的得到访问。

- 3、由于ORC file writer可以根据数据类型进⾏写出，所以ORC可以⽀持复杂的数据结构（⽐如Map等）。

- 4、除了上⾯三个理论上就具有的优势之外，ORC的具体实现上还有⼀些其他的优势，⽐如ORC的stripe默认⼤⼩更⼤，为ORC writer提供了⼀个memory manager来管理内存使⽤情况。

图1-ORC⽂件结构图⼆、ORC数据存储⽅法 在ORC格式的hive表中，记录⾸先会被横向的切分为多个stripes，然后在每⼀个stripe内数据以列为单位进⾏存储，所有列的内容都保存在同⼀个⽂件中。

每个stripe的默认⼤⼩为256MB，相对于RCFile每个4MB的stripe⽽⾔，更⼤的stripe使ORC的数据读取更加⾼效。

对于复杂数据类型，⽐如Map，ORC⽂件会将⼀个复杂数据类型字段解析成多个⼦字段。

下表中列举了ORC⽂件中对于复杂数据类型的解析Data type Chile columnsArray⼀个包含所有数组元素的⼦字段Map两个⼦字段，⼀个key字段，⼀个value字段Struct每⼀个属性对应⼀个⼦字段Union每⼀个属性对应⼀个⼦字段 当字段类型都被解析后，会由这些字段类型组成⼀个字段树，只有树的叶⼦节点才会保存表数据，这些叶⼦节点中的数据形成⼀个数据流，如上图中的Data Stream。

hive的结构描述简答题Hive是一个开源数据仓库工具，用于在Hadoop上处理大量结构化和半结构化的数据。

它提供了一种类SQL的查询语言，称为HiveQL，以便用户可以方便地查询数据。

Hive将查询转换为MapReduce作业，这使得Hive非常适合处理大型数据集。

2. Hive的体系结构是什么样的？Hive的体系结构由三个主要组件组成：Hive客户端、Hive服务器和Hadoop集群。

Hive客户端是用户与Hive交互的主要接口。

它提供了Hive的命令行界面和HiveQL查询语言，同时还支持通过JDBC和ODBC进行编程式访问。

Hive服务器是Hive系统的核心组件，它负责将用户的查询转换为MapReduce作业，并协调这些作业的执行。

Hive服务器还管理着元数据，这些元数据描述了存储在Hadoop集群中的数据。

Hadoop集群是Hive的底层基础设施，它负责存储和处理数据。

Hadoop集群由多个节点组成，每个节点都可以运行MapReduce作业。

3. Hive的数据存储方式是什么？Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。

HDFS是Hadoop集群的核心组件之一，它将数据分布在多个节点上，以实现高可用性和容错性。

在Hive中，数据以表的形式存储在HDFS中。

每个表都由一组文件组成，这些文件包含表的数据。

表的元数据存储在Hive的元数据存储中，这使得Hive可以在执行查询时快速定位所需的数据。

4. Hive的优势是什么？Hive具有以下优势：- 易于使用：Hive的查询语言与SQL类似，这使得大多数用户可以轻松地学习和使用Hive。

- 处理大数据集：Hive可以处理TB级别的数据集，并且可以在分布式环境中快速执行查询。

- 可扩展性：由于Hive运行在Hadoop集群上，因此可以通过向Hadoop集群添加更多节点来扩展Hive的处理能力。

- 开源：Hive是一个开源项目，这使得用户可以免费使用和修改它。

Hive 是一个基于Hadoop 的数据仓库工具，它支持多种文件格式用于存储数据。

以下是Hive 中常用的文件格式：
1.文本文件格式（TextFile）：文本文件是最常见的文件格式，数据以纯文本形式存储，
每行记录使用分隔符（如逗号、制表符等）进行分隔。

文本文件格式在数据交换和导入导出时很常用，但不适合大规模数据处理。

2.序列文件格式（SequenceFile）：序列文件格式是一种二进制文件格式，它将数据以
键值对的形式进行存储。

序列文件格式支持高效的压缩和快速读写，适合大规模数据处理和高性能要求的场景。

3.列式存储文件格式（ORC）：ORC（Optimized Row Columnar）是一种列式存储文件
格式，它将数据按列存储，可以提供更高的压缩比和查询性能。

ORC 格式适用于大规模数据仓库和分析场景。

4.列族存储文件格式（Parquet）：Parquet 是一种跨平台的列族存储文件格式，它将数
据按列族存储，并且支持高度压缩和谓词下推等优化技术。

Parquet 格式适用于大规模数据仓库和数据分析。

5.Avro 格式（Avro）：Avro 是一种数据序列化系统和文件格式，它支持动态模式和数
据压缩，适用于大规模数据的存储和交换。

这些文件格式在Hive 中都有相应的支持，可以根据具体的场景和需求选择合适的文件格式来存储和处理数据。

主题：Hive Parquet格式建表随着大数据技术的快速发展，数据存储和处理方式也在不断的更新和优化。

在Hive中，Parquet格式作为一种列式存储格式，因其压缩率高、查询性能好等特点，被广泛应用于数据仓库和数据分析中。

在这篇文章中，我将介绍如何在Hive中使用Parquet格式建表，以及一些注意事项和最佳实践。

一、Parquet格式简介Parquet是一种高效的列式存储格式，它采用了一些先进的压缩算法和编码方式，可以大大减小数据文件的大小。

与传统的存储格式相比，Parquet在查询性能和存储空间占用上都有很大优势。

在大数据领域，Parquet格式被广泛应用于数据仓库的构建和数据分析的实践中。

二、Hive中的Parquet格式建表在Hive中创建Parquet格式的表，需要进行以下几个步骤：1. 创建外部表在Hive中，可以使用CREATE EXTERNAL TABLE语句创建外部表，并指定表的列名、字段类型以及存储格式。

对于Parquet格式的表，需要在CREATE TABLE语句中添加STORED AS PARQUET子句，用于指定表的存储格式为Parquet。

示例代码如下：```sqlCREATE EXTERNAL TABLE employee (id INT,name STRING,age INT)STORED AS PARQUETLOCATION '/user/hive/warehouse/employee';```在上面的示例中，我们创建了一个名为employee的外部表，表中包含id、name和age三个字段，存储格式为Parquet，并指定了表的存储位置为/user/hive/warehouse/employee。

2. 加载数据创建完外部表后，就可以通过Hive的LOAD DATA语句将数据加载到表中。

需要注意的是，Parquet格式的表需要先将数据存储为Parquet格式的文件，然后再加载到表中。

HIVE存储格式ORC、PARQUET对⽐ hive有三种默认的存储格式，TEXT、ORC、PARQUET。

TEXT是默认的格式，ORC、PARQUET是列存储格式，占⽤空间和查询效率是不同的，专门测试过后记录⼀下。

create table if not exists text(a bigint) partitioned by (dt string)row format delimited fields terminated by '\001'location '/hdfs/text/';create table if not exists orc(a bigint)partitioned by (dt string)row format delimited fields terminated by '\001'stored as orclocation '/hdfs/orc/';create table if not exists parquet(a bigint)partitioned by (dt string)row format delimited fields terminated by '\001'stored as parquetlocation '/hdfs/parquet/';其实就是stored as 后⾯跟的不⼀样parquet orc text709M275M1G687M249M1G647M265M1Gparquet orc text36.45126.13342.57438.42529.35341.67336.64727.82543.938val sparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("pushFunnelV3").getOrCreate()val javasc = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext)val nameRDD = javasc.parallelize(util.Arrays.asList("{'name':'zhangsan','age':'18'}", "{'name':'lisi','age':'19'}")).rdd;sparkSession.read.json(nameRDD).write.mode(SaveMode.Overwrite).csv("/data/aa")sparkSession.read.json(nameRDD).write.mode(SaveMode.Overwrite).orc("/data/bb")sparkSession.read.json(nameRDD).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("/data/cc")。

标题：探索hive varchar的用法与优劣势分析一、引言在大数据领域，Hive作为一个数据仓库工具，被广泛应用于数据存储和数据分析之中。

而在Hive中，varchar类型作为一种数据类型，具有一定的特点和用法。

本文将深入探讨hive varchar的用法，分析其优劣势，并结合实际案例进行讨论。

二、hive varchar的概述1. 什么是varchar我们需要了解varchar类型的含义。

在Hive中，varchar是一种字符串类型，与char类型不同的是，varchar可以存储可变长度的字符串。

2. hive中varchar的使用在Hive中，我们可以使用CREATE TABLE语句来创建一个表，并在表的字段中使用varchar类型来定义字段的数据类型。

例如：```sqlCREATE TABLE example_table (id INT,name VARCHAR(100),age INT);```在上面的例子中，name字段被定义为varchar类型，最大长度为100个字符。

3. hive varchar的优势与char类型相比，varchar类型的优势在于它可以灵活地存储长度可变的字符串。

这样可以节省存储空间，并且适用于不固定长度的字符串数据。

4. hive varchar的劣势然而，varchar类型也存在一些劣势。

由于varchar类型需要额外的存储空间来记录字符串的长度，因此在一些情况下，这种额外开销可能会成为性能瓶颈。

三、案例分析为了更好地理解hive varchar的使用，我们可以结合一个实际案例来分析。

假设我们需要存储用户的评论数据，评论内容的长度不固定。

在这种情况下，使用varchar类型来存储评论内容将更加合适，因为它可以灵活地存储不固定长度的字符串，节省存储空间。

然而，如果我们需要在这个表上进行大量的查询操作，特别是需要按评论内容进行模糊查询，那么varchar类型可能就不太适合了。

hive varchar类型在Hive中，VARCHAR是一种数据类型，用于存储变长的字符串。

它是一种字符数据类型，与CHAR类型相似，但它可以存储可变长度的字符串，而CHAR类型是固定长度的。

在Hive中，VARCHAR类型可以通过指定最大长度来定义，例如：varchar(50)。

这意味着最大长度为50个字符，但实际存储的字符串可以是小于或等于最大长度的任意长度。

VARCHAR类型在Hive中的使用可以提供一些优势。

首先，VARCHAR类型可以节省存储空间，因为它允许存储可变长度的字符串。

相比之下，CHAR类型始终使用指定长度的存储空间，即使实际字符串较短。

其次，VARCHAR类型可以更有效地处理变长字符串，因为它不会预分配一定长度的空间。

相反，它根据实际存储的字符串长度来分配存储空间，从而减少了空间的浪费。

另外，VARCHAR类型还可以提供更灵活的查询和分析能力。

由于它可以存储可变长度的字符串，可以针对不同的业务需求和数据模式使用不同的长度，提高查询和聚合操作的效率。

在Hive中，VARCHAR类型可以与其他数据类型一起使用。

例如，可以在创建表时将VARCHAR类型的列与INT、DOUBLE或BOOLEAN类型的列一起定义。

这使得Hive可以在同一张表中存储不同类型的数据。

在Hive中，可以使用VARCHAR类型进行各种操作和转换。

例如，可以将VARCHAR类型的列与其他VARCHAR类型的列进行连接，可以将VARCHAR类型的列转换为INT类型进行数值运算，可以使用VARCHAR类型的列进行字符串匹配等。

此外，在Hive中还可以使用内置的函数对VARCHAR类型的数据进行处理。

例如，可以使用LENGTH函数获取VARCHAR类型的字符串长度，可以使用SUBSTR函数截取VARCHAR类型的子字符串，可以使用CONCAT函数拼接VARCHAR类型的字符串等。

总结起来，VARCHAR类型是Hive中一种常用的字符数据类型，用于存储可变长度的字符串。

0.11后Hive新增orcfile格式：ORCFileFormat存储格式详解在Hive中，我们应该都听过RCFile这种格式吧，关于这种文件格式的结构什么的我就不介绍了，感兴趣的可以去网上找找。

今天这篇文章要说的主题是ORC File。

一、定义ORC File，它的全名是Optimized Row Columnar (ORC) file，其实就是对RCFile做了一些优化。

据官方文档介绍，这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。

它的设计目标是来克服Hive 其他格式的缺陷。

运用ORC File可以提高Hive的读、写以及处理数据的性能。

和RCFile格式相比，ORC File格式有以下优点：(1)、每个task只输出单个文件，这样可以减少NameNode的负载；(2)、支持各种复杂的数据类型，比如： datetime, decimal, 以及一些复杂类型(struct, list, map, and union)；(3)、在文件中存储了一些轻量级的索引数据；(4)、基于数据类型的块模式压缩：a、integer类型的列用行程长度编码(run-length encoding);b、String类型的列用字典编码(dictionary encoding)；(5)、用多个互相独立的RecordReaders并行读相同的文件；(6)、无需扫描markers就可以分割文件；(7)、绑定读写所需要的内存；(8)、metadata的存储是用Protocol Buffers的，所以它支持添加和删除一些列。

二、ORC File文件结构ORC File包含一组组的行数据，称为stripes，除此之外，ORC File的file footer还包含一些额外的辅助信息。

在ORC File文件的最后，有一个被称为postscript的区，它主要是用来存储压缩参数及压缩页脚的大小。

在默认情况下，一个stripe的大小为250MB。