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在Hive中，我们应该都听过RCFile这种格式吧，关于这种文件格式的结构什么的我就不介绍了，感兴趣的可以去网上找找。今天这篇文章要说的主题是ORC File。 一、定义 ORC File，它的全名是Optimized Row Columnar (ORC) file，其实就是对RCFile做了一些优化。据官方文档介绍，这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。它的设计目标是来克服Hive 其他格式的缺陷。运用ORC File可以提高Hive的读、写以及处理数据的性能。 和RCFile格式相比，ORC File格式有以下优点： (1)、每个task只输出单个文件，这样可以减少NameNode的负载； (2)、支持各种复杂的数据类型，比如： datetime, decimal, 以及一些复杂类型(struct, list, map, and union)； (3)、在文件中存储了一些轻量级的索引数据； (4)、基于数据类型的块模式压缩：a、integer类型的列用行程长度编码(run-length encoding);b、String类型的列用字典编码(dictionary encoding)； (5)、用多个互相独立的RecordReaders并行读相同的文件； (6)、无需扫描markers就可以分割文件； (7)、绑定读写所需要的内存； (8)、metadata的存储是用 Protocol Buffers的，所以它支持添加和删除一些列。 二、ORC File文件结构 ORC File包含一组组的行数据，称为stripes，除此之外，ORC File的file footer还包含一些额外的辅助信息。在ORC File文件的最后，有一个被称为postscript的区，它主要是用来存储压缩参数及压缩页脚的大小。 在默认情况下，一个stripe的大小为250MB。大尺寸的stripes使得从HDFS读数据更高效。 在file footer里面包含了该ORC File文件中stripes的信息，每个stripe中有多少行，以及每列的数据类型。当然，它里面还包含了列级别的一些聚合的结果，比 如：count, min, max, and sum。下图显示出可ORC File文件结构： 
ORC File Format三、Stripe结构 从上图我们可以看出，每个Stripe都包含index data、row data以及stripe footer。Stripe footer包含流位置的目录；Row data在表扫描的时候会用到。 Index data包含每列的最大和最小值以及每列所在的行。行索引里面提供了偏移量，它可以跳到正确的压缩块位置。具有相对频繁的行索引，使得在stripe中快 速读取的过程中可以跳过很多行，尽管这个stripe的大小很大。在默认情况下，最大可以跳过10000行。拥有通过过滤谓词而跳过大量的行的能力，你可 以在表的 secondary keys 进行排序，从而可以大幅减少执行时间。比如你的表的主分区是交易日期，那么你可以对次分区（state、zip code以及last name）进行排序。 四、Hive里面如何用ORCFile 在建Hive表的时候我们就应该指定文件的存储格式。所以你可以在Hive QL语句里面指定用ORCFile这种文件格式，如下：
Key Default Notes orc.compress ZLIB high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY) orc.compress.size 262,144 number of bytes in each compression chunk orc.stripe.size 268435456 number of bytes in each stripe orc.row.index.stride 10,000 number of rows between index entries (must be >= 1000) orc.create.index true whether to create row indexes 下面的例子是建立一个没有启用压缩的ORCFile的表
对ORCFile文件中的列进行压缩是基于这列的数据类型是integer或者string。具体什么序列化我就不涉及了。。想深入了解的可以看看下面的英文： Integer Column Serialization Integer columns are serialized in two streams. 1、present bit stream: is the value non-null? 2、data stream: a stream of integers Integer data is serialized in a way that takes advantage of the common distribution of numbers: 1、Integers are encoded using a variable-width encoding that has fewer bytes for small integers. 2、Repeated values are run-length encoded. 3、Values that differ by a constant in the range (-128 to 127) are run-length encoded. The variable-width encoding is based on Google’s protocol buffers and uses the high bit to represent whether this byte is not the last and the lower 7 bits to encode data. To encode negative numbers, a zigzag encoding is used where 0, -1, 1, -2, and 2 map into 0, 1, 2, 3, 4, and 5 respectively. Each set of numbers is encoded this way: 1、If the first byte (b0) is negative: -b0 variable-length integers follow. 2、If the first byte (b0) is positive: it represents b0 + 3 repeated integers the second byte (-128 to +127) is added between each repetition 1 variable-length integer. In run-length encoding , the first byte specifies run length and whether the values are literals or duplicates. Duplicates can step by -128 to +128. Run-length encoding uses protobuf style variable-length integers. String Column Serialization Serialization of string columns uses a dictionary to form unique column values The dictionary is sorted to speed up predicate filtering and improve compression ratios. String columns are serialized in four streams. 1、present bit stream: is the value non-null? 2、dictionary data: the bytes for the strings 3、dictionary length: the length of each entry 4、row data: the row values Both the dictionary length and the row values are run length encoded streams of integers. |
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来自： SparkStreaming > 《hive》
