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hive 壓縮全解讀(hive表存儲格式以及外部表直接加載壓縮格式資料);HADOOP存儲資料壓縮方案對比(LZO,gz,ORC)

   資料做壓縮和解壓縮會增加CPU的開銷,但可以最大程度的減少檔案所需的磁盤空間和網絡I/O的開銷,是以最好對那些I/O密集型的作業使用資料壓縮,cpu密集型,使用壓縮反而會降低性能。

     而hive中間結果是map輸出傳給reduce,是以應該使用低cpu開銷和高壓縮效率,一般最好使用snappy。

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hive表的存儲格式有(參見http://blog.csdn.net/longshenlmj/article/details/51702343)

    TEXTFILE

    SEQUENCEFILE(三種壓縮選擇:NONE, RECORD, BLOCK。 Record壓縮率低,一般建議使用BLOCK壓縮)

    RCFILE

    ORC

    自定義格式

            hive表存儲格式是表自身的存儲結構,内部涉及存儲資料的結構,查詢方法,索引建構等等。支援的資料都是hadoop預設支援的。如txt格式檔案,或壓縮格式zip、lzo、br2等等。hive外部表隻能直接加載這些格式的資料。

源資料在雲上(hdfs)壓縮存儲

    Hadoop預設支援Gzip和BZip2的解壓縮方式,可直接讀取(hadoop fs -text指令),但hive隻能用TEXTFILE格式的表加載,然後再insertoverwrite 到其他格式的表(比如SEQUENCEFILE表),如果hive其他格式的表想要直接加載壓縮格式資料,需要重寫INPUTFORMAT和OUTPUTFORMAT檔案類

壓縮格式檔案的切分(不支援則hadoop不能并行的進行map操作)

    BZip2和LZO(提供block級的壓縮)支援檔案切分

    Gzip和Snappy則不支援。 

hadoop中支援的壓縮格式

    DEFLATEorg.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

    gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

    bzip org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec

    Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

    LZO:

        org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec或者com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;

        org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec或者com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec;

注意:(引自http://ju.outofmemory.cn/entry/63512)

    (1)org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec和com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec功能一樣,都是源碼包中帶的,傳回都是lzo_deflate檔案

    (2)有兩種壓縮編碼可用,即LzoCodec和LzopCodec,差別是:

        1)LzoCodec比LzopCodec更快, LzopCodec為了相容LZOP程式添加了如 bytes signature, header等資訊

        2)LzoCodec作為Reduce輸出,結果檔案擴充名為”.lzo_deflate”,無法被lzop讀取;

        而使用LzopCodec作為Reduce輸出,生成擴充名為”.lzo”的檔案,可被lzop讀取

        3)LzoCodec結果(.lzo_deflate檔案)不能由lzo index job的"DistributedLzoIndexer"建立index;且“.lzo_deflate”檔案不能作為MapReduce輸入(不識别,除非自編inputformat)。而所有這些“.LZO”檔案都支援

    綜上所述,應該map輸出的中間結果使用LzoCodec,reduce輸出用 LzopCodec

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hive壓縮的編解碼器(壓縮格式)

    執行set io.compression.codecs 可以檢視目前hive已加載的是以編解碼器(逗号分隔)

    也就是說,參數io.compression.codecs是hadoop的MR讀寫支援的所有格式支援,如果設定,就必須設定所有支援格式。預設支援,沒有必要的話,最好别加。設定多個文法為:

        setio.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;   

   當然,

set mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;

set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

兩者一樣,是LzopCodec的兩個不同開源包。用哪個都行。

hive壓縮設定

1)中間結果壓縮

  中間結果是map産生的。格式設定語句

set hive.exec.compress.intermediate=true;

    set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.Hadoop.io.compress.LzoCodec;

  map結果壓縮最好使用snappy的,因為壓縮的前提是map輸出非常大,影響io,如果中間結果資料集比較小反而會拖慢速度

  另外,中間結果的壓縮格式設定還可以直接設定map輸出結果壓縮實作,如

set mapred.map.output.compression.codec=org.apache.Hadoop.io.compress.SnappyCodec

  來代替set hive.intermediate.compression.codec這個語句實作

2)最終輸出結果壓縮

    配置參數為hive.exec.compress.output

    選擇編解碼器(壓縮格式)參數mapred.output.compression.code(

    指令格式

set hive.exec.compress.output=true;    

set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;

   (也可以用org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec)

    或者

set mapred.output.compress=true

        setmapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

    兩種方式功能一樣,之是以兩個方式,是因為作用不同的參數檔案

    hive.exec.compress.output和mapred.output.compression.codec是hive-site.xml中的配置參數

而mapred.output.compress 和mapred.output.compression.codec 是hdfs-site.xml的配置參數

都可以配置實作。可以檢視各個檔案中的配置參數,如

hive-site.xml中有

<!--

<property>

<name>hive.exec.compress.output</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>mapred.output.compression.codec</name>

<value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec</value>

</property>

-->

mapred-site.xml中有

   <property>

       <name>mapred.compress.map.output</name>

       <value>true</value>

    </property>

    <property>

       <name>mapred.map.output.compression.codec</name>

       <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>

    </property>

core-site.xml中有

     <property>

      <name>io.compression.codecs</name>

<value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec</value>

      </property>

      <property>

        <name>io.compression.codec.lzo.class</name>

        <value>com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec</value>

      </property>

hadoop-site.xml中有

   <property>

     <name>io.compression.codecs</name>

     <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec</value>

      <description>A listof the compression codec classes that can be used

                  for compression/decompression.</description>

    </property>

    <property>

     <name>mapred.output.compress</name>

     <value>true</value>

      <description>Shouldthe job outputs be compressed?

      </description>

    </property>

    <property>

     <name>mapred.output.compression.codec</name>

     <value>org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec</value>

      <description>If thejob outputs are compressed, how should they be compressed?

      </description>

    </property>

設定的另外方式:

    hive –hiveconfhive.exec.compress.output=true –hiveconfmapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

重要的輔助工作,添加索引

添加index是為讓.lzo檔案子在hdfs上按照block大小來切分塊(速度加快,但多消耗cpu時間。map數大量增加)

如果不建立lzo索引則不會按照block來切分塊

    為每個lzo塊添加index的指令:

        hadoop jar $HADOOP_HOME/lib/hadoop-lzo-0.4.15.jarcom.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer  path/xxx.lzo   

    注意(隻設定mapred.output.compress=true預設的reduce輸出格式為.lzo_deflate)

Hadoop上三種壓縮格式的存儲方案對比(LZO,gz,orc,)

Lzo的使用

drop table tmp_tb_test_lzo;

    CREATE EXTERNAL TABLE tmp_tb_test_lzo( allstring)

    stored as

        INPUTFORMAT'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'

        OUTPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

    location '/user/pmp_bi/test/testlog/'

    ---------------------------------------------

    select

        split(split(all,'\\|~\\|')[5],'/')[1]as media,

        split(all,'\\|~\\|')[21] as device,

        split(all,'\\|~\\|')[22] as network,

        split(all,'\\|~\\|')[25] as id_code,

        split(all,'\\|~\\|')[26] ascode_method,

        split(all,'\\|~\\|')[30] as os,

        split(all,'\\|~\\|')[34] as channel,

        split(all,'\\|~\\|')[42] as adtype,

        split(all,'\\|~\\|')[43] as rtbtype,

        count(1) as cnt

    from tmp_tb_test_lzo

    group bysplit(split(all,'\\|~\\|')[5],'/')[1],split(all,'\\|~\\|')[21],split(all,'\\|~\\|')[22],split(all,'\\|~\\|')[25],split(all,'\\|~\\|')[26],split(all,'\\|~\\|')[30],split(all,'\\|~\\|')[34],split(all,'\\|~\\|')[42],split(all,'\\|~\\|')[43]

lzo加索引

hadoop jar/usr/local/hadoop-0.20.2/lib/hadoop-lzo-0.4.15.jarcom.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer/user/pmp_bi/test/testlog/access_bid_20160414_22.log.lzo

ORC的使用

相關參數設定 ORC File Format:  

       https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties#ConfigurationProperties-ORCFileFormat

    drop table test_tb_log_orc;

    create table test_tb_log_orc ( all string )

    stored as ORC;

    預設為tblproperties("orc.compress"="ZLIB");

    show create table test_tb_log_orc;

    CREATE TABLE `test_tb_log_orc`(

      `all` string)

    ROW FORMAT SERDE

     'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'

    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_tb_log_orc'

    TBLPROPERTIES (

      'orc.compress'='ZLIB',

      'transient_lastDdlTime'='1465283611')

    -------------------------

    desc formatted test_tb_log_orc;

    # col_name              data_type               comment            

    all                     string  

    # Detailed Table Information            

    Database:               pmp                      

    Owner:                  pmp_bi                  

    CreateTime:             Tue Jun 07 13:48:19 CST 2016    

    LastAccessTime:         UNKNOWN                 

    Protect Mode:           None                    

    Retention:              0                       

    Location:              hdfs://namenode/hivedata/warehouse/pmp.db/test_tb_log_orc       

    Table Type:             MANAGED_TABLE           

    Table Parameters:               

            transient_lastDdlTime   1465278499         

    # Storage Information           

    SerDe Library:         org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde       

    InputFormat:            org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat 

    OutputFormat:          org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat        

    Compressed:             No                      

    Num Buckets:            -1                      

    Bucket Columns:         []                       

    Sort Columns:           []                      

    Storage Desc Params:            

            serialization.format    1           

-------------------------

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gz壓縮檔案hadoop處理

  1) external tablefor gz

    drop tabletmp_tb_test_gz;

    CREATE EXTERNALTABLE tmp_tb_test_gz( all string )

    location'/user/pmp_bi/test/testlog2/'

    insert overwritetable test_tb_log_orc

    select *

    from tmp_tb_test_gz

        time taken: 34分鐘

        hadoop fs -ls/user/pmp_bi/test/testlog2

           gz:4450965423

        hadoop fs -ls/hivedata/warehouse/pmp.db/test_tb_log_orc

           orc:4801158504

   -------------------------------------------------------

    2) load gz fromlocal(耗時同put到雲上建外部表)

        hive直接load

        drop tabletmp_tb_test_gz;

        CREATE TABLEtmp_tb_test_gz( all string );

        LOAD DATALOCAL INPATH '/home/pmp_bi/test/report_test/testlog2/rtb1_bid_20160606_15.log.gz'OVERWRITE INTO TABLE tmp_tb_test_gz;

            timetaken:401 秒

        insertoverwrite table test_tb_log_orc

        select *

        fromtmp_tb_test_gz

    本地load是簡單的将gz檔案put到内部表路徑下/hivedata/warehouse/pmp.db/tmp_tb_test_gz/rtb1_bid_20160606_15.log.gz

    同hadoop直接put耗時一樣

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gz本地解壓後put

    1)hadoop fs -get/user/pmp_bi/test/testlog2/rtb1_bid_20160606_15.log.gz ./

        time taken:1分鐘    15:53:39 to 15:54:45

        size:4G

    2)解壓

    date

    gzip -drtb1_bid_20160606_15.log.gz

    date

        time taken: 5分鐘(15:45:40to 15:50:51)

        size:27117660098

    3)

    hadoop fs -mkdir/user/pmp_bi/test/testlog3

    hadoop fs -ls/user/pmp_bi/test/testlog3

    4)

    date

    hadoop fs -put./rtb1_bid_20160606_15.log /user/pmp_bi/test/testlog3/

    date

        time taken: 34分鐘(16:34:11to  17:08:23)

    5)

    drop tabletmp_tb_test_log_unzip;

    CREATE EXTERNALTABLE tmp_tb_test_log_unzip( all string )

    location'/user/pmp_bi/test/testlog3/'

    insert overwritetable test_tb_log_orc

    select *

    fromtmp_tb_test_log_unzip

        Time taken:69.458 seconds

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