Hive使用ORC格式存储离线表

在大数据时代&＃xff0c;列式存储变得越来越流行了&＃xff0c;当然并不是说行式存储就没落了&＃xff0c;只是针对的场景不同&＃xff0c;行式存储的代表就是我们大多数时候经常用的数据库&＃xff0c;比较适合数据量小&＃xff0c;字段数目少&＃xff0c;查询性能高的场景&＃xff0c;列式存储主要针对大多数互联网公司中的业务字段数目多&＃xff0c;数据量规模大&＃xff0c;离线分析多的场景&＃xff0c;这时候避免大量无用IO扫描&＃xff0c;往往提高离线数据分析的性能&＃xff0c;而且列式存储具有更高的压缩比&＃xff0c;能够节省一定的磁盘IO和网络IO传输。 

基础环境如下&＃xff1a; 

Apache Hadoop2.7.1 
Apache Hbase0.98.12 
Apache Hive1.2.1 

先看下列式存储的两个代表框架&＃xff1a; 

Apache Parquet比较适合存储嵌套类型的数据&＃xff0c;如json&＃xff0c;avro&＃xff0c;probuf&＃xff0c;thrift等 
Apache ORC是对RC格式的增强&＃xff0c;支持大多数hive支持的数据类型&＃xff0c;主要在压缩和查询层面做了优化。 

具体请参考这篇文章&＃xff1a;http://wenda.chinahadoop.cn/question/333 
 

在hive中的文件格式主要如下几种&＃xff1a;textfile&＃xff1a;默认的文本方式
Sequencefile&＃xff1a;二进制格式
rcfile&＃xff1a;面向列的二进制格式
orc&＃xff1a;rcfile的增强版本&＃xff0c;列式存储
parquet&＃xff1a;列式存储&＃xff0c;对嵌套类型数据支持较好hive文件支持压缩方式&＃xff1a;这个与底层的hadoop有关&＃xff0c;hadoop支持的压缩&＃xff0c;hive都支持&＃xff0c;主要有&＃xff1a;
gzip,bizp,snappy,lzo

文件格式可以与压缩类似任意组合&＃xff0c;从而达到比较的压缩比。 


下面看下具体以orc为例子的场景实战&＃xff1a; 
需求&＃xff1a; 
将Hbase的表的数据&＃xff0c;加载到Hive中一份&＃xff0c;用来离线分析使用。 

看下几个步骤&＃xff1a; 

&＃xff08;1&＃xff09;集成Hive&＃43;Hbase&＃xff0c;使得Hive可以关联查询Hbase表的数据&＃xff0c;但需要注意的是&＃xff0c;hbase表中的每个字段都有时间戳版本&＃xff0c;而进行hive映射时是没办法 
指定的timestamp的&＃xff0c;在hive1.x之后可虽然可以指定&＃xff0c;但是还是有问题的&＃xff0c;不建议使用&＃xff0c;如果想要标识这一个rowkey的最后修改或者更新时间&＃xff0c;可以单独添加一个字段到hbase表中&＃xff0c; 
然后就可以使用Hive映射了。 
关于hive&＃43;hbase集成&＃xff0c;请参考这篇文章&＃xff1a;http://qindongliang.iteye.com/blog/2101094 

&＃xff08;2&＃xff09;使用hive建立一个外部表&＃xff0c;关联hbase&＃xff0c;sql文件如下&＃xff1a; 
 

drop table if exists etldb_hbase;CREATE EXTERNAL TABLE etldb_hbase(rowkey string,
cnum string,
conn string,
cntype string,
cct string,
ctitle string,
curl string,
murl string,
mcat1 string,
mcat2 string,
mcat3 string,
mtitle string,
mconn string,
mcourtid string,
mdel string,
ctime string
) STORED BY &＃39;org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler&＃39; WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" &＃61; ":key,
content:casenum,
content:conn,
content:contentType,
content:contentabstract,
content:title,
content:url,
meta:websiteType,
meta:documentType,
meta:spiderTypeFirst,
meta:spiderTypeSecond,
meta:title,
meta:content,
meta:hearOrganization,
meta:isdelete,
content:createTime
") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" &＃61; "ETLDB");

执行sql文件的hive命令&＃xff1a;hive -f xxx.sql 
执行sql字符串的hive命令&＃xff1a; hive -e "  select * from person " 

&＃xff08;3&＃xff09;由于orc格式&＃xff0c;无法直接从text加载到hive表中&＃xff0c;所以需要加入一个中间临时表&＃xff0c;用于中转数据&＃xff0c;先将 
text数据导入一个文件格式weitextfile的表&＃xff0c;然后再把这个表的数据直接导入orc的表&＃xff0c;当然现在我们的数据源 
在hbase中&＃xff0c;所以&＃xff0c;先建立hive关联hbase的表&＃xff0c;然后在建里一个orc的表&＃xff0c;用来放数据&＃xff0c;sql如下&＃xff1a; 

 

drop table if exists etldb;CREATE TABLE etldb(rowkey string,
cnum string,
conn string,
cntype string,
cct string,
ctitle string,
curl string,
murl string,
mcat1 string,
mcat2 string,
mcat3 string,
mtitle string,
mconn string,
mcourtid string,
mdel string,
ctime string
)stored as orc
--stored as textfile;
tblproperties ("orc.compress"&＃61;"SNAPPY");
--从临时表&＃xff0c;加载数据到orc中
insert into table etldb select * from etldb_hbase;

&＃xff08;4&＃xff09;加载完成后&＃xff0c;就可以离线分析这个表了&＃xff0c;用上orc&＃43;snappy的组合&＃xff0c;查询时比直接 
hive关联hbase表查询性能要高一点&＃xff0c;当然缺点是数据与数据源hbase里的数据不同步&＃xff0c;需要定时增量或者全量&＃xff0c;用于离线分析。