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第8章 压缩和存储

8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩

8.1.1 资源准备

1．CentOS联网

配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的

注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题

2．jar包准备(hadoop源码、JDK8 、maven、protobuf)

（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz

（2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

（3）snappy-1.1.3.tar.gz

（4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz

（5）protobuf-2.5.0.tar.gz

8.1.2 jar包安装

注意：所有操作必须在root用户下完成

1．JDK解压、配置环境变量JAVA_HOME和PATH，验证java-version(如下都需要验证是否配置成功)

[root@hadoop101 software] # tar -zxf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

[root@hadoop101 software]# vi /etc/profile

[root@hadoop101 software]#source /etc/profile

验证命令：java -version

2．Maven解压、配置  MAVEN_HOME和PATH

[root@hadoop101 software]# tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/

[root@hadoop101 apache-maven-3.0.5]# vi /etc/profile

[root@hadoop101 software]#source /etc/profile

验证命令：mvn -version

8.1.3 编译源码

1．准备编译环境

[root@hadoop101 software]# yum install svn

[root@hadoop101 software]# yum install autoconf automake libtool cmake

[root@hadoop101 software]# yum install ncurses-devel

[root@hadoop101 software]# yum install openssl-devel

[root@hadoop101 software]# yum install gcc*

2．编译安装snappy

[root@hadoop101 software]# tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz -C /opt/module/

[root@hadoop101 module]# cd snappy-1.1.3/

[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ./configure

[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make

[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make install

# 查看snappy库文件

[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy

3．编译安装protobuf

[root@hadoop101 software]# tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/

[root@hadoop101 module]# cd protobuf-2.5.0/

[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# ./configure 

[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]#  make 

[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]#  make install

# 查看protobuf版本以测试是否安装成功
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# protoc --version

4．编译hadoop native

[root@hadoop101 software]# tar -zxvf hadoop-2.7.2-src.tar.gz

[root@hadoop101 software]# cd hadoop-2.7.2-src/

[root@hadoop101 software]# mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=/usr/local/lib -Dbundle.snappy

执行成功后，/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.7.2.tar.gz即为新生成的支持snappy压缩的二进制安装包。

8.2 Hadoop压缩配置

8.2.1 MR支持的压缩编码

表6-8

为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下表所示：

表6-9

压缩性能的比较：

表6-10

http://google.github.io/snappy/

On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.

8.2.2 压缩参数配置

要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：

表6-11

8.3 开启Map输出阶段压缩

开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：

案例实操：

1．开启hive中间传输数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;

2．开启mapreduce中map输出压缩功能

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;

3．设置mapreduce中map输出数据的压缩方式

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec=

 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4．执行查询语句

hive (default)> select count(ename) name from emp;

8.4 开启Reduce输出阶段压缩

当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。

案例实操：

1．开启hive最终输出数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;

2．开启mapreduce最终输出数据压缩

hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

3．设置mapreduce最终数据输出压缩方式

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =

 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4．设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

5．测试一下输出结果是否是压缩文件

hive (default)> insert overwrite local directory

 ‘/opt/module/datas/distribute-result‘ select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;

8.5 文件存储格式

Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。

8.5.1 列式存储和行式存储

图6-10 列式存储和行式存储

如图6-10所示左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。

1．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。

2．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。

TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的；

ORC和PARQUET是基于列式存储的。

8.5.2 TextFile格式

默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用，但使用Gzip这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

8.5.3 Orc格式

Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。

如图6-11所示可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于RowGroup概念，不过大小由4MB->250MB，这样应该能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer：

图6-11 Orc格式

   1）Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引应该只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。

    2）Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。

    3）Stripe Footer：存的是各个Stream的类型，长度等信息。

每个文件有一个File Footer，这里面存的是每个Stripe的行数，每个Column的数据类型信息等；每个文件的尾部是一个PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。

8.5.4 Parquet格式

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。

Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的。

通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如图6-12所示。

图6-12  Parquet格式

上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页。

8.5.5 主流文件存储格式对比实验

从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。

存储文件的压缩比测试：

1. 测试数据

2．TextFile

（1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE

（2）向表中加载数据

（3）查看表中数据大小

18.1 M  /user/hive/warehouse/log_text/log.data

3．ORC

（1）创建表，存储数据格式为ORC

（2）向表中加载数据

（3）查看表中数据大小

2.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0

4．Parquet

（1）创建表，存储数据格式为parquet

（2）向表中加载数据

（3）查看表中数据大小

13.1 M  /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0

存储文件的压缩比总结：

ORC >  Parquet >  textFile

存储文件的查询速度测试：

1．TextFile

hive (default)> select count(*) from log_text;

_c0

100000

Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)

Time taken: 21.08 seconds, Fetched: 1 row(s)

Time taken: 19.298 seconds, Fetched: 1 row(s)

2．ORC

hive (default)> select count(*) from log_orc;

_c0

100000

Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s)

Time taken: 22.667 seconds, Fetched: 1 row(s)

Time taken: 18.36 seconds, Fetched: 1 row(s)

3．Parquet

hive (default)> select count(*) from log_parquet;

_c0

100000

Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)

Time taken: 21.074 seconds, Fetched: 1 row(s)

Time taken: 18.384 seconds, Fetched: 1 row(s)

存储文件的查询速度总结：查询速度相近。

8.6 存储和压缩结合

8.6.1 修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式

1．查看hadoop checknative命令使用

[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop

   checknative [-a|-h]  check native hadoop and compression libraries availability

2．查看hadoop支持的压缩方式

[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative

17/12/24 20:32:52 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version

17/12/24 20:32:52 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library

Native library checking:

hadoop:  true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so

zlib:    true /lib64/libz.so.1

snappy:  false

lz4:     true revision:99

bzip2:   false

3．将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-2.7.2.tar.gz包导入到hadoop102的/opt/software中

4．解压hadoop-2.7.2.tar.gz到当前路径

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz

5．进入到/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native路径可以看到支持Snappy压缩的动态链接库

[atguigu@hadoop102 native]$ pwd

/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native

[atguigu@hadoop102 native]$ ll

-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu  472950 9月   1 10:19 libsnappy.a

-rwxr-xr-x. 1 atguigu atguigu     955 9月   1 10:19 libsnappy.la

lrwxrwxrwx. 1 atguigu atguigu      18 12月 24 20:39 libsnappy.so -> libsnappy.so.1.3.0

lrwxrwxrwx. 1 atguigu atguigu      18 12月 24 20:39 libsnappy.so.1 -> libsnappy.so.1.3.0

-rwxr-xr-x. 1 atguigu atguigu  228177 9月   1 10:19 libsnappy.so.1.3.0

6．拷贝/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native里面的所有内容到开发集群的/opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native路径上

[atguigu@hadoop102 native]$ cp ../native/* /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/

7．分发集群

[atguigu@hadoop102 lib]$ xsync native/

8．再次查看hadoop支持的压缩类型

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative

17/12/24 20:45:02 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version

17/12/24 20:45:02 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library

Native library checking:

hadoop:  true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so

zlib:    true /lib64/libz.so.1

snappy:  true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libsnappy.so.1

lz4:     true revision:99

bzip2:   false

9．重新启动hadoop集群和hive

8.6.2 测试存储和压缩

官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC

ORC存储方式的压缩：

表6-12

1．创建一个非压缩的的ORC存储方式

（1）建表语句

（2）插入数据

（3）查看插入后数据

7.7 M  /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_0

2．创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式

（1）建表语句

（2）插入数据

（3）查看插入后数据

3.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0

3．上一节中默认创建的ORC存储方式，导入数据后的大小为

2.8 M  /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0

比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩。比snappy压缩的小。

4．存储方式和压缩总结

在实际的项目开发当中，hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy，lzo。

Hive-压缩和存储

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原文地址：https://www.cnblogs.com/LXL616/p/10976870.html