Hive不同存储格式下的压缩算法对比

本文主要是介绍Hive不同存储格式下的压缩算法对比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Hive不同存储格式下的压缩算法对比

压缩算法	Text格式	Parquet格式	ORC格式
不压缩	119.2G	54.1G	20.0G
Snappy压缩	30.2 G	23.6G	13.6G
Gzip压缩	18.8 G	14.1 G	不支持
ZLIB压缩	不支持	不支持	10.1G

 

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Spark查询Hive（Orc格式）时遇到的问题

1、Orc的压缩格式设置方法为：orc.compress=SNAPPY,默认为ZLIB（一定要大写；推荐使用ZLIB，和SNAPPY比压缩提升不少，查询差距不大，资源消耗也差距不大）

2、直接全量count时，Hive效率高于Spark（Hive不提交任务到集群，直接通过file footer获每个文件的count值）

3、可以开启事物实现ACID

4、网上SparkSQL的在ORC上的调优参数，经测试效果不明显

##-- orc
set spark.sql.orc.filterPushdown=true; -- 谓词下推，外部的条件下推到内部，减少检索
set spark.sql.orc.splits.include.file.footer=true; -- V2.3之后 优先从file footer中获取聚合值
set spark.sql.orc.cache.stripe.details.size=10000;
spark.sql.hive.metastorePartitionPruning true
set hive.exec.orc.split.strategy=ETL -- ETL：会切分文件,多个stripe组成一个split，BI：按文件进行切分，HYBRID：平均文件大小大于hadoop最大split值使用ETL,否则BI
set spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=134217728; -- 128M 读ORC时，设置一个split的最大值，超出后会进行文件切分
set spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=67108864; -- 64M 读ORC时，设置小文件合并的阈值

 

 参考文件：

1、https://www.jianshu.com/p/5252b346995e

2、https://www.iteblog.com/archives/1014.html

3、https://juejin.im/post/5c10a380f265da61477012cc

这篇关于Hive不同存储格式下的压缩算法对比的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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