16.Hive中数据在HDFS上的存储形式？

在Hive中，数据存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）上，存储形式取决于Hive表的存储格式。Hive支持多种数据存储格式，包括文本格式（Text）、序列文件格式（SequenceFile）、列式存储格式（RCFile和ORC）等。

1. 文本格式（Text）：数据以文本形式存储在HDFS上，每行记录使用分隔符隔开。

2. 序列文件格式（SequenceFile）：数据以二进制形式存储在HDFS上，每条记录都是key-value对。

3. 列式存储格式（RCFile和ORC）：数据按列存储在HDFS上，相同列的值存储在一起，可以提高查询性能和压缩比。

其中，ORC（Optimized Row Columnar）是Hive中推荐使用的一种列式存储格式，它采用了列式存储和压缩等技术，可以大幅提高查询性能和降低存储空间占用。同时，ORC还支持Predicate Pushdown、Bloom Filter等高级特性，进一步提高查询效率。

总之，Hive中数据在HDFS上的存储形式取决于Hive表的存储格式，根据不同的需求可以选择不同的存储格式。

相关问题

hive元数据和hdfs文件

Hive元数据是指存储在Hive Metastore中的关于数据库结构、表信息以及分区等非物理数据的相关细节。Metastore是一个独立的服务，它负责管理Hadoop上所有Hive表的结构和属性。当创建、修改或删除Hive表时，都会更新元数据，用户可以通过查询Metastore获取表的列名、类型、索引等信息。

HDFS（Hadoop Distributed File System），则是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模的数据。Hive利用HDFS作为其底层存储，将用户的SQL查询转化为MapReduce作业，并通过HDFS来读取和写入数据。在HDFS中，实际的数据是以文件的形式存储的，每个表可以看作是一系列的HDFS目录和文件，这些文件包含的是分区后的实际数据块。

hive数据存在hdfs中可以保证数据高容错，高可靠吗

Hive将数据存储在HDFS中，可以提供高容错性和高可靠性。HDFS是一个分布式文件系统，可以在多个节点上存储数据，并提供数据复制和容错机制。在Hive中，数据通常是以文件的形式存储在HDFS上，每个文件都会被分成多个块，并且会在多个节点上进行复制，以确保数据的可靠性和容错性。此外，Hive还支持基于HDFS的数据压缩和分区，使得数据的存储和访问更加高效和灵活。因此，Hive将数据存储在HDFS中可以保证数据高容错和高可靠。