hive数据存储格式

1、Hive存储数据的格式如下：

存储数据格式	存储形式
TEXTFILE	行式存储
SEQUENCEFILE	行式存储
ORC	列式存储
PARQUET	列式存储

2、行式存储和列式存储

解释： 

1、上图左面为逻辑表；右面第一个为行式存储，第二个温列式存储；

2、行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方。列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，所以此时行存储查询的速度更快。

3、列存储的特点： 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。

行式存储优点：
1、相关的数据保存在一起，比较符合面向对象的思维，因为一行数据就是一条记录
2、方便进行insert或update操作

行式存储缺点：
1、如果仅需要查询几列数据，它会把整行数据都读取出来，不能跳过不必要的列读取
2、由于每一行中列的数据类型不一致，导致不容易获得一个极高的压缩比（空间利用率不高）

列式存储优点：

1、查询时，只有涉及到的列才会被查询，可以跳过不必要的列查询

2、高效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU

3、任何列都可以作为索引

列式存储缺点：

1、不适合进行insert或update操作

2、不适合扫描小量的数据

3、存储格式详解：

TEXTFILE格式

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。

ORC格式

Orc (Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式。
可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于RowGroup概念，不过大小由4MB->250MB，这样能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer：

一个ORC文件可以分为若干个Stripe，一个stripe可以分为三个部分：

Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引（目录）。这里做的索引只是记录某行的各字段在Row Data中的offset
Row Data：存储具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。
Strip Footer：存储各个stripe的元数据信息
每个ORC文件文件有一个File Footer，存储的是每个Stripe的行数以及Stripe中每个Column的数据类型信息等；

每个ORC文件文件的尾部是一个Post Script，这里面记录了整个文件的压缩类型以及File Footer的长度信息等。

在读取文件时，会seek到文件尾部读Post Script，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。

parquet

面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目

parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取。文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的

通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。

ORC和Parquet区别

• ORC存储格式比Parquet压缩率更好
• Parquet格式对嵌套列的支持比较友好，可以只查询某个列中的嵌套子列，而不用查询其他的子列。
• ORC支持ACID事务，而Parquet目前还不支持。

问题：

1、Zlib和Snappy两种压缩算法的对比？

Zlib 压缩率 高， 解压速度 慢
Snappy则与Zlib相反，按照业务情况来选择使用

2、什么是压缩率？

压缩率（Compression rate），描述压缩文件的效果名，是文件压缩后的大小与压缩前的大小之比，例如：把100m的文件压缩后是90m，压缩率为90/100*100%=90%，压缩率一般是越小越好，但是压得越小，解压时间越长。

3、什么是解压速度？

解压速度是指将一个通过软件压缩的文件释放到目标地址，恢复为压缩前文件的速度。