基于 Hive 的文件格式：RCFile 简介及其应用


目录

1、Hadoop 文件格式简介
（1）SequenceFile
（2）RCFile
（3）Avro
（4）文本格式
（5）外部格式
2、为什么需要 RCFile
3、RCFile 简介
4、超越RCFile，下一步采用什么方法
5、如何生成 RCFile 文件
（1）hive 中直接通过textfile表进行insert转换
（2）通过 mapreduce 生成
6、Refer：

Hadoop 作为MR 的开源实现，一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势。不过，MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建，因此序列化和反序列化的成本过高。

 

1、hadoop 文件格式简介

目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种：

 

（1）SequenceFile

SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值， 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。如果你用Java API 编写SequenceFile，并让Hive 读取的话，请确保使用value字段存放数据，否则你需要自定义读取这种SequenceFile 的InputFormat class 和OutputFormat class。


 

（2）RCFile

RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分，再垂直划分”的设计理念。当查询过程中，针对它并不关心的列时，它会在IO上跳过这些列。需要说明的是，RCFile在map阶段从远端拷贝仍然是拷贝整个数据块，并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列，并跳到需要读取的列， 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的，但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下，RCFile的性能反而没有SequenceFile高。

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HDFS块内列存储的例子

HDFS块内RCFile方式存储的例子

 

（3）Avro

Avro是一种用于支持数据密集型的二进制文件格式。它的文件格式更为紧凑，若要读取大量数据时，Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的，所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式，如Pig 、Hive、Flume、Sqoop和Hcatalog。


 

（4）文本格式

除上面提到的3种二进制格式之外，文本格式的数据也是Hadoop中经常碰到的。如TextFile 、XML和JSON。 文本格式除了会占用更多磁盘资源外，对它的解析开销一般会比二进制格式高几十倍以上，尤其是XML 和JSON，它们的解析开销比Textfile 还要大，因此强烈不建议在生产系统中使用这些格式进行储存。 如果需要输出这些格式，请在客户端做相应的转换操作。 文本格式经常会用于日志收集，数据库导入，Hive默认配置也是使用文本格式，而且常常容易忘了压缩，所以请确保使用了正确的格式。另外文本格式的一个缺点是它不具备类型和模式，比如销售金额、利润这类数值数据或者日期时间类型的数据，如果使用文本格式保存，由于它们本身的字符串类型的长短不一，或者含有负数，导致MR没有办法排序，所以往往需要将它们预处理成含有模式的二进制格式，这又导致了不必要的预处理步骤的开销和储存资源的浪费。

 

（5）外部格式

Hadoop实际上支持任意文件格式，只要能够实现对应的RecordWriter和RecordReader即可。其中数据库格式也是会经常储存在Hadoop中，比如Hbase，Mysql，Cassandra，MongoDB。 这些格式一般是为了避免大量的数据移动和快速装载的需求而用的。他们的序列化和反序列化都是由这些数据库格式的客户端完成，并且文件的储存位置和数据布局(Data Layout)不由Hadoop控制，他们的文件切分也不是按HDFS的块大小（blocksize）进行切割。

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