Hive文件存储格式的测试比较

整理了一下网上的几种Hive文件存储格式的性能与Hadoop的文件存储格式。

 

Hive的三种文件格式：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE中，TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的，RCFILE是基于行列混合的思想，先按行把数据划分红N个row group，在row group中对每一个列分别进行存储。另：Hive能支持自定义格式，详情见：Hive文件存储格式

基于HDFS的行存储具有快速数据加载和动态负载的高适应能力，由于行存储保证了相同记录的全部域都在同一个集群节点。可是它不太知足快速的查询响应时间的要求，由于当查询仅仅针对全部列中的 少数几列时，它就不能跳过不须要的列，直接定位到所需列；同时在存储空间利用上，它也存在一些瓶颈，因为数据表中包含不一样类型，不一样数据值的列，行存储不 易得到一个较高的压缩比。RCFILE是基于SEQUENCEFILE实现的列存储格式。除了知足快速数据加载和动态负载高适应的需求外，也解决了SEQUENCEFILE的一些瓶颈。

 

下面对这几种几个做一个简单的介绍：

 

TextFile：

 

Hive默认格式，数据不作压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
可结合Gzip、Bzip二、Snappy等使用（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，从而没法对数据进行并行操做。

 

SequenceFile：

SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值， 这样是为了不MR 在运行map 阶段的排序过程。

 

SequenceFile的文件结构图：

 

Header通用头文件格式：

SEQ	3BYTE
Nun	1byte数字
keyClassName
ValueClassName
compression	（boolean）指明了在文件中是否启用压缩
blockCompression	（boolean，指明是不是block压缩）
compression	codec
Metadata	文件元数据
Sync	头文件结束标志

Block-Compressed SequenceFile格式

 

RCFile

RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按行划分，再垂直划分”的设计理念。当查询过程当中，针对它并不关心的列时，它会在IO上跳过这些列。须要说明的是，RCFile在map阶段从 远端拷贝仍然是拷贝整个数据块，而且拷贝到本地目录后RCFile并非真正直接跳过不须要的列，并跳到须要读取的列， 而是经过扫描每个row group的头部定义来实现的，可是在整个HDFS Block 级别的头部并无定义每一个列从哪一个row group起始到哪一个row group结束。因此在读取全部列的状况下，RCFile的性能反而没有SequenceFile高。

Java代码

 

1. RCFile stores table data in a flat file consisting of binary key/value pairs.  
2.  It first partitions rows horizontally into row splits, and then it vertically  
3.  partitions each row split in a columnar way. RCFile stores the metadata of a   
4. row split as the key part of a record, and all the data of a row split as the  
5.  value part.  

  

下面介绍行存储、列存储（详细参照：Facebook数据仓库揭秘：RCFile高效存储结构）

 

行存储

 

HDFS块内行存储的例子：

 基于Hadoop系统行存储结构的优势在于快速数据加载和动态负载的高适应能力，这是由于行存储保证了相同记录的全部域都在同一个集群节点，即同一个 HDFS块。不过，行存储的缺点也是显而易见的，例如它不能支持快速查询处理，由于当查询仅仅针对多列表中的少数几列时，它不能跳过没必要要的列读取；此 外，因为混合着不一样数据值的列，行存储不易得到一个极高的压缩比，即空间利用率不易大幅提升。

 

列存储

HDFS块内列存储的例子

 在HDFS上按照列组存储表格的例子。在这个例子中，列A和列B存储在同一列组，而列C和列D分别存储在单独的列组。查询时列存储可以避免读没必要要的列， 而且压缩一个列中的类似数据可以达到较高的压缩比。然而，因为元组重构的较高开销，它并不能提供基于Hadoop系统的快速查询处理。列存储不能保证同一 记录的全部域都存储在同一集群节点，行存储的例子中，记录的4个域存储在位于不一样节点的3个HDFS块中。所以，记录的重构将致使经过集群节点网络的大 量数据传输。尽管预先分组后，多个列在一块儿可以减小开销，可是对于高度动态的负载模式，它并不具有很好的适应性。

 

RCFile结合行存储查询的快速和列存储节省空间的特色：首先，RCFile保证同一行的数据位于同一节点，所以元组重构的开销很低；其次，像列存储同样，RCFile可以利用列维度的数据压缩，而且能跳过没必要要的列读取。

HDFS块内RCFile方式存储的例子：

 
 数据测试

源表数据记录数：67236221

 

第一步：建立三种文件类型的表，建表语法参考Hive文件存储格式

 

Sql代码

 

1. --TextFile  
2. set hive.exec.compress.output=true;  
3. set mapred.output.compress=true;  
4. set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
5. set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
6. INSERT OVERWRITE table hzr_test_text_table PARTITION(product='xxx',dt='2013-04-22')  
7. SELECT xxx,xxx.... FROM xxxtable WHERE product='xxx' AND dt='2013-04-22';  
8.   
9. --SquenceFile  
10. set hive.exec.compress.output=true;  
11. set mapred.output.compress=true;  
12. set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
13. set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
14. set io.seqfile.compression.type=BLOCK;  
15. INSERT OVERWRITE table hzr_test_sequence_table PARTITION(product='xxx',dt='2013-04-22')  
16. SELECT xxx,xxx.... FROM xxxtable WHERE product='xxx' AND dt='2013-04-22';  
17.   
18. --RCFile  
19. set hive.exec.compress.output=true;  
20. set mapred.output.compress=true;  
21. set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
22. set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
23. INSERT OVERWRITE table hzr_test_rcfile_table PARTITION(product='xxx',dt='2013-04-22')  
24. SELECT xxx,xxx.... FROM xxxtable WHERE product='xxx' AND dt='2013-04-22';  

 

 

第二步：测试insert overwrite table tablename select.... 耗时，存储空间

类型	insert耗时(S)	存储空间(G)
Sequence	97.291	7.13G
RCFile	120.901	5.73G
TextFile	290.517	6.80G

 

insert耗时、count(1)耗时比较：

 

 

第三步：查询响应时间

 

    测试一

 

Sql代码

 

1. 方案一，测试整行记录的查询效率：  
2. select * from hzr_test_sequence_table where game='XXX' ;    
3. select * from hzr_test_rcfile_table where game='XXX' ;   
4. select * from hzr_test_text_table where game='XXX' ;   
5.   
6. 方案二，测试特定列的查询效率：  
7. select game,game_server from hzr_test_sequence_table where game ='XXX';  
8. select game,game_server from hzr_test_rcfile_table where game ='XXX';  
9. select game,game_server from hzr_test_text_table where game ='XXX';  

 

文件格式	查询整行记录耗时（S）	查询特定列记录耗时（S）
sequence	42.241	39.918
rcfile	37.395	36.248
text	43.164	41.632

 

方案耗时对比：

 

 

   测试二：

本测试目的是验证RCFILE的数据读取方式和Lazy解压方式是否有性能优点。数据读取方式只读取元数据和相关的列，节省IO；Lazy解压方式只解压相关的列数据，对不知足where条件的查询数据不进行解压，IO和效率都有优点。

 

方案一：

记录数：698020

 

Sql代码

 

1. insert overwrite local directory 'XXX/XXXX' select game,game_server from hzr_test_xxx_table where game ='XXX';  

 

 

方案二：

记录数：67236221

 

Sql代码

 

1. insert overwrite local directory 'xxx/xxxx' select game,game_server from hzr_test_xxx_table;  

 

方案三：

记录数：

 

Sql代码

 

1. insert overwrite local directory 'xxx/xxx'  
2. select game from hzr_xxx_rcfile_table;  

 

文件类型	方案一	方案二	方案三
TextFile	54.895	69.428	167.667
SequenceFile	137.096	77.03	123.667
RCFile	44.28	57.037	89.9

 
 上图表现反应在大小数据集上，RCFILE的查询效率高于SEQUENCEFILE，在特定字段数据读取时，RCFILE的查询效率依然优于SEQUENCEFILE。