1.1 MR支持的压缩编码
1.2 压制配置参数
1.3 开启Map输出阶段压缩
1.4 开启Reduce输出阶段压缩
2.1 列式存储和行式存储
2.2 常用的数据存储格式
3.1 压缩比和查询速度对比
3.2 ORC存储指定压缩格式
一，Hive的数据压缩
在实际工作当中，hive当中处理的数据一般都需要经过压缩，例如在map端产生的数据进行压缩或在reduce端产生的数据也进行压缩后再输出。这样可以节省我们的网络带宽。
1.1 MR支持的压缩编码
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：
压缩性能的比较：
而Snappy的压缩效率是最高的：官网上有这么一句话，不过本人尚未测试。
1.2 压制配置参数
1.3 开启Map输出阶段压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
2）开启mapreduce中map输出压缩功能
set mapreduce.map.output.compress=true;
3）设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4）执行查询语句
select count(1) from score;
1.4 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。
实际操作：
1）开启hive最终输出数据压缩功能
set hive.exec.compress.output=true // 默认值是false 可以直接set hive.exec.comperss.output;查看
2）开启mapreduce最终输出数据压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
3）设置mapreduce最终数据输出压缩方式
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
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
5）测试一下输出结果是否是压缩文件
insert overwrite local directory '/export/servers/snappy' select * from score distribute by s_id sort by s_id desc;
可以在snappy中找到一个文件是压缩过后的文件，文件打开是一系列的字节码。
二，Hive的数据存储格式
Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。
2.1 列式存储和行式存储
上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。
行存储的特点：
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
2.2 常用的数据存储格式
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.
ORC格式
Orc (Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式。如下图：
[indexData]()：某些列的索引数据 [rowData]() :真正的数据存储 [StripFooter]()：stripe的元数据信息
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，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文件的格式如下图所示。
三，文件存储格式和压缩的结合
3.1 压缩比和查询速度对比
TextFile
（1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE
create table log_text ( track_time string, url string, session_id string, referer string, ip string, end_user_id string, city_id string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE ; // 指定存储格式
（2）向表中加载数据
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/log.data' into table log_text ;
（3）查看表中数据大小
源文件大小：
上传到hdfs表目录下的大小：
ORC
（1）创建表，存储数据格式为ORC
create table log_orc( track_time string, url string, session_id string, referer string, ip string, end_user_id string, city_id string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS orc ; // 指定为orc
（2）向表中加载数据
insert into table log_orc select * from log_text ;
（3）查看表中数据大小
这里就很明显的看出来了ORC进行比较大的压缩。我这里就不一一列举，其他可自己尝试。
压缩结论：压缩比
ORC > Parquet > textFile
4)存储文件的查询速度测试：
1）TextFile hive (default)> select count(*) from log_text; Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s) 2）ORC hive (default)> select count(*) from log_orc; Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s) 3）Parquet hive (default)> select count(*) from log_parquet; Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)
结论：
ORC > TextFile > Parquet
3.2 ORC存储指定压缩格式
在建表的时候我们不仅可以指定存储格式，还可以指定压缩方式：
如下：
create table log_orc_snappy( track_time string, url string, session_id string, referer string, ip string, end_user_id string, city_id string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");
压缩后再看数据的大小：比没压缩的大，是因为这里是小文件，所以在小文件不要进行压缩。
