Hive压缩存储性能测试

前言

前一篇根据官网对Hive表如何使用压缩格式的数据进行了阐述，不过从Hive编程指南中我们可以看到如下一种建议：

当然Hive编程指南的中Hive的版本是非常低的，低于0.13版本，因此创建压缩表的方式和前一篇略有不同，不过我们重点不在这，而是，同时使用入ORC、Parquet这种格式，并且采用Gzip、Snappy压缩，这样的性能究竟如何呢？

创建表

TextFile格式:

CREATE TABLE textFile (id INT,name STRING)
PARTITIONED BY ( date STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n';

Parquet格式：

CREATE TABLE parquet(id INT,name STRING)
PARTITIONED BY ( date STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS PARQUET;

Parquet+Snappy压缩

CREATE TABLE snappy(id INT,name STRING)
PARTITIONED BY ( date STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES('parquet.compression'='SNAPPY');

加载数据

给textFile表加载数据：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/var/lib/hadoop-hdfs/test.gz' INTO TABLE textFile;

给parquet表加载数据：

SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
SET hive.exec.compress.output=true;
INSERT OVERWRITE TABLE parquet PARTITION(date) SELECT * FROM textFile;

给parquet+snappy压缩表加载数据：

SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
SET hive.exec.compress.output=true;
INSERT OVERWRITE TABLE snappy PARTITION(date) SELECT * FROM textFile;

测试压缩比

文件类型	大小(G)
TextFile	477.7
Parquet	347.2
Parquet+Snappy	185.0

Parquet是原生的1.4倍，Parquet+Snappy是原生的2.6倍是只用Parquet的1.9倍

查询效率

简单的执行一下

SELECT COUNT(*)  FROM table;

结果都是：

1830337392

文件类型	耗时(senconds)
TextFile	156.204
Parquet	247.831
Parquet+Snappy	210.01

查询效率TextFile略高，Parquet最低

后记

通过简单的测试，发现采用Hive编程指南的方案是最佳实战