Hive表数据优化
1.文件格式
为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式，对提高查询性能的提高是十分有益的。
（1）Text File
文本文件是Hive默认使用的文件格式，文本文件中的一行内容，就对应Hive表中的一行记录。
可通过以下建表语句指定文件格式为文本文件:
create table textfile_table
(column_specs)
stored as textfile;
（2）ORC
ORC（Optimized Row Columnar）file format是Hive 0.11版里引入的一种列式存储的文件格式。ORC文件能够提高Hive读写数据和处理数据的性能。
- 行存储的特点
查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。 - 列存储的特点
因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。
text file和sequence file都是基于行存储的，orc和parquet是基于列式存储的。
（3）Parquet
Parquet文件是Hadoop生态中的一个通用的文件格式，它也是一个列式存储的文件格式。
2.数据压缩
（1）Hive表数据进行压缩
在Hive中，不同文件类型的表，声明数据压缩的方式是不同的。
- TextFile
若一张表的文件类型为TextFile，若需要对该表中的数据进行压缩，多数情况下，无需在建表语句做出声明。直接将压缩后的文件导入到该表即可，Hive在查询表中数据时，可自动识别其压缩格式，进行解压。
需要注意的是，在执行往表中导入数据的SQL语句时，用户需设置以下参数，来保证写入表中的数据是被压缩的。
--SQL语句的最终输出结果是否压缩
set hive.exec.compress.output=true;
--输出结果的压缩格式（以下示例为snappy）
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
- ORC
若一张表的文件类型为ORC，若需要对该表数据进行压缩，需在建表语句中声明压缩格式如下：
create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties ("orc.compress"="snappy");
- Parquet
若一张表的文件类型为Parquet，若需要对该表数据进行压缩，需在建表语句中声明压缩格式如下：
create table orc_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties ("parquet.compression"="snappy");
（2）计算过程中使用压缩
- 单个MR的中间结果进行压缩
单个MR的中间结果是指Mapper输出的数据，对其进行压缩可降低shuffle阶段的网络IO，可通过以下参数进行配置：
--开启MapReduce中间数据压缩功能
set mapreduce.map.output.compress=true;
--设置MapReduce中间数据数据的压缩方式（以下示例为snappy）
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
- 单条SQL语句的中间结果进行压缩
单条SQL语句的中间结果是指，**两个MR（一条SQL语句可能需要通过MR进行计算）之间的临时数据，**可通过以下参数进行配置：
--是否对两个MR之间的临时数据进行压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
--压缩格式（以下示例为snappy）
set hive.intermediate.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
3.存储优化
（1）避免小文件生成
（2）合并小文件
（3）ORC文件索引
（4）ORC矢量化查询
