存储类型 hive

Hive作为大数据处理的重要工具，其存储类型多样，每种都有其独特的优势和适用场景，以下是对Hive常见存储类型的详细解析：

1、TextFile

存储方式：文本文件格式，是Hive默认的存储格式，数据以纯文本形式存储，采用行式存储，默认不压缩。

优点：可使用Gzip等压缩算法提高存储效率；加载速度快，可直接使用load命令加载数据；适合字段较少或需要频繁获取全字段数据的场景。

缺点：不支持split，压缩后的文件在处理时无法进行split，并发度低；反序列化开销大，需逐个字符判断分隔符和行结束符。

适用场景：适用于数据导入导出的中转表，如ETL流程中的数据导入。

2、SequenceFile

存储方式：二进制文件格式，由Key和Value组成，Key为读取数据的行偏移量，Value为实际存储的数据。

优点：支持压缩，可选择None、Record、Block三种压缩方式，默认为Record，压缩率最高的是Block；支持splitable，可作为MapReduce的输入分片，减少文件转换时间。

缺点：合并文件过程繁琐，合并后的文件不方便查看。

适用场景：适用于生产中需要行式存储、原生支持压缩且满足一定性能要求的场景。

3、RCFile

存储方式：结合了行存储和列存储的优点，先按行数切分，再在每个数据块中按列存储。

优点：减少了数据读取和移动的时间，适合结构化数据处理。

缺点：现已基本不用，被ORC和Parquet替代。

适用场景：无特定适用场景，已被其他更优存储格式取代。

4、ORC

存储方式：优化的列式存储格式，是Hive计算的主要表形式之一。

优点：支持多种压缩方式（NONE、Zlib、Snappy），分析计算性能较好；支持事务功能，便于数据更新和删除操作。

缺点：Hive特有存储类型，在其他大数据产品中兼容性较差；单个文件较大时，压缩方式不支持切分，可能影响性能。

适用场景：适用于只在Hive中处理、追求高效处理性能且单个文件不大或需要事务支持的场景。

5、Parquet

存储方式：列式存储格式，也是Hive计算的主要表形式之一。

优点：计算性能稍弱于ORC，但数据兼容度好，支持多重嵌套；支持多种压缩方式（uncompressed、snappy、gzip、lzo），其中lzo压缩的文件支持切片，提高了处理并发度。

缺点：在某些复杂查询和数据分析场景中，性能可能不如ORC。

适用场景：适用于需要与其他大数据组件兼容、单个文件庞大且数据存在多重嵌套的场景。

6、AVRO

存储方式：主要用于数据序列化和交换，支持二进制序列化方式。

优点：与Hadoop通用，便于数据传输和交换。

缺点：一般用于数据传输，而非长期存储。

适用场景：适用于数据通过其他Hadoop组件传输而来，或Hive中的数据需要便捷传输到其他组件中的场景。

Hive的存储类型丰富多样，每种类型都有其独特的优势和适用场景，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的存储类型，以达到最佳的数据处理效果和性能表现。