Hive實踐分享之儲存和壓縮的坑
在學習大資料技術的過程中，HIVE是非常重要的技術之一，但我們在專案上經常會遇到一些儲存和壓縮的坑。
大家都知道，由於叢集資源有限，我們一般都會針對資料檔案的「儲存結構」和「壓縮形式」進行配置優化。在我實際檢視以後，發現叢集的檔案儲存格式為Parquet，一種列式儲存引擎，類似的還有ORC。而檔案的壓縮形式為Snappy。具體的操作形式如下：整理了一份2018年合適程式設計師學習的大資料的學習資料需要的加群QQ群：834325294 註明CSDN既可免費獲取
① 建立Parquet結構的表(Hive 0.13 and later)：
- CREATE TABLE CRM.DEMO(A INT) STORED AS PARQUET ;
② 確認表的檔案儲存格式：
- desc formatted crm.demo;
結果輸出如下
- # Storage Information
- SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe
- InputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat
- OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat
③ 建立Snappy壓縮格式的Parquet結構的表(待考察)：
- ALTER TABLE crm.demo SET TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='SNAPPY') ;
或，寫入時
- SET parquet.compression=SNAPPY ;
回到最初的問題，如果是按Snappy壓縮的格式，這份使用者行為資料沒辦法分析了，因此有兩種辦法去解決：
① 安裝Snappy的解壓工具
可自行百度，由於沒有許可權，所以這條路行不通;
② 更改資料的壓縮格式可以
最初我試了一下更改Parquet格式表的壓縮格式，但是沒有用!因為我最後是需要將查詢資料匯出到本地檔案系統，如下語句所示：
- insert overwrite local directory '/home/etl/tmp/data'
- select *
- from crm.demo
所以，通過這樣的形式得到的資料，壓縮格式依然是. Snappy。因此，這裡就需要配置Hive執行過程中的中間資料和最終資料的壓縮格式。
如MapReduce的shuffle階段對mapper產生的中間結果資料壓縮：
- hive> set mapred.map.output.compression.codec;
- mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
如對最終生成的Hive表的資料壓縮：
- hive> set mapred.output.compression.codec;
- mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
這裡，我們要設定結果表資料的壓縮格式，語句如下：
- set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
最終的結果就是 .gz 的壓縮格式
- -rw-r--r-- 1 etl etl 342094 May 10 11:13 000000_0.gz
最後，我們直接下載到電腦本地，直接解壓就可以通過Excel分析使用者行為路徑資料了。
總結：從Hive應用層的角度來說，關於資料檔案的「儲存結構」和「壓縮形式」，這兩個點我們不需要關心，只是在匯出資料的時候需要結合檔案大小，以及資料型別去設定合適的壓縮格式。不過從Hive底層維護的角度來說，涉及到各種各樣的「儲存結構」和「壓縮形式」，都需要開發者去研究和調整，這樣才能保證叢集上的檔案在「時間」和「空間」上相對平衡。