hive文件存储格式包括以下几类:

TEXTFILE

SEQUENCEFILE

RCFILE

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。

TEXTFIEL

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。
实例:

> 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。
示例:

> 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.

ORC格式

ORC是RCfile的升级版,性能有大幅度提升,
而且数据可以压缩存储,压缩比和Lzo压缩差不多,比text文件压缩比可以达到70%的空间。而且读性能非常高,可以实现高效查询。
具体介绍https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC 建表语句如下:
同时,将ORC的表中的NULL取值,由默认的\N改为'',
方式一:
hive> show create table test_orc;
CREATE TABLE `test_orc`(
`advertiser_id` string,
`ad_plan_id` string,
`cnt` bigint)
PARTITIONED BY (
`day` string,
`type` tinyint COMMENT '0 as bid, 1 as win, 2 as ck',
`hour` tinyint)
ROW FORMAT DELIMITED
NULL DEFINED AS ''
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://namenode/hivedata/warehouse/pmp.db/test_orc'
TBLPROPERTIES (
'last_modified_by'='pmp_bi',
'last_modified_time'='',
'transient_lastDdlTime'='')

方式二:

drop table test_orc;
create table if not exists test_orc(
advertiser_id string,
ad_plan_id string,
cnt BIGINT
) partitioned by (day string, type TINYINT COMMENT '0 as bid, 1 as win, 2 as ck', hour TINYINT)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'
with serdeproperties('serialization.null.format' = '')
STORED AS ORC; 查看结果
hive> show create table test_orc;
CREATE TABLE `test_orc`(
`advertiser_id` string,
`ad_plan_id` string,
`cnt` bigint)
PARTITIONED BY (
`day` string,
`type` tinyint COMMENT '0 as bid, 1 as win, 2 as ck',
`hour` tinyint)
ROW FORMAT DELIMITED
NULL DEFINED AS ''
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://namenode/hivedata/warehouse/pmp.db/test_orc'
TBLPROPERTIES (
'transient_lastDdlTime'='')

方式三:

drop table test_orc;
create table if not exists test_orc(
advertiser_id string,
ad_plan_id string,
cnt BIGINT
) partitioned by (day string, type TINYINT COMMENT '0 as bid, 1 as win, 2 as ck', hour TINYINT)
ROW FORMAT DELIMITED
NULL DEFINED AS ''
STORED AS ORC; 查看结果
hive> show create table test_orc;
CREATE TABLE `test_orc`(
`advertiser_id` string,
`ad_plan_id` string,
`cnt` bigint)
PARTITIONED BY (
`day` string,
`type` tinyint COMMENT '0 as bid, 1 as win, 2 as ck',
`hour` tinyint)
ROW FORMAT DELIMITED
NULL DEFINED AS ''
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://namenode/hivedata/warehouse/pmp.db/test_orc'
TBLPROPERTIES (
'transient_lastDdlTime'='')


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
实例:

> 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。

参考链接: http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/7787742

http://blog.csdn.net/longshenlmj/article/details/51702343

http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2843318.html

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