大数据开发之Hive优化篇7-Hive的压缩

发布网友发布时间：2024-10-06 05:11

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热心网友时间：2024-10-18 05:55

在Hadoop集群中运行MapReduce时，数据流程包括input->Map->shuffle->reduce->output。若应用数据压缩技术，在Map阶段产生的数据量将减少，从而降低磁盘与网络的IO操作。下面将探讨Hive中的压缩技术。
Hive压缩技术主要通过调整配置文件实现。在Hive版本2.1.1中，map端默认已启用压缩，采用snappy算法。此算法相较于默认的ZLIB（类似bzip2）压缩，能够更有效地减小数据体积。
进行压缩测试时，使用Orc文件格式。对比压缩与非压缩情况，发现压缩后的数据存储空间减少约20%。此结果表明，snappy相较于bzip2压缩，更节省空间。
进一步测试Orc文件不带压缩的情况，显示未压缩的存储空间大约是bzip2压缩的两倍。这表明，选择合适的压缩格式能显著优化存储效率。
此外，测试textfile文件格式，发现默认情况下未进行压缩处理。这表明，对于文本文件，若无特殊需求，通常无需额外进行压缩。
总之，Hive中的压缩技术通过合理选择压缩算法与格式，能够有效优化数据存储与处理过程中的资源使用，提升系统性能。