hive默认存储格式

Hive 默认的存储格式是文本格式 (TextFile)。在 Hive 中，数据以文本形式存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上，默认使用的是行分隔符为换行符的文本文件。这种存储格式适用于大多数情况，但在处理大型数据集时可能会导致性能问题。Hive 也支持其他存储格式，如列式存储格式 (如 ORC 和 Parquet) 和序列文件格式 (SequenceFile)，这些格式能够提供更高的查询性能和更高的压缩率。可以通过设置表属性或者使用特定的存储格式函数来指定不同的存储格式。

相关问题

hive默认的建表格式】

默认的建表格式如下：

CREATE TABLE table_name(
  col1 data_type,
  col2 data_type,
  ...
  colN data_type
) 
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;

其中，`table_name`为表名，`col1`到`colN`为列名，`data_type`为数据类型。

`ROW FORMAT DELIMITED`表示行格式为分隔符分隔。

`FIELDS TERMINATED BY ','`表示列之间的分隔符为逗号。

`LINES TERMINATED BY '\n'`表示行之间的分隔符为换行符。

`STORED AS TEXTFILE`表示存储格式为文本文件。

hive优化之存储格式的选择

Hive是一种用于在大数据环境中进行查询和分析的开源数据仓库解决方案。在Hive中，选择合适的存储格式对于查询性能和数据存储优化非常重要。

Hive支持多种存储格式，包括文本格式、序列文件格式、ORC格式和Parquet格式等。不同的存储格式对于数据的存储效率、压缩率和查询性能都有一定影响。

首先，文本格式是最基本的存储格式，它简单易用，但是不适合大规模数据存储和查询，因为它没有压缩和索引功能，查询性能会受到限制。

其次，序列文件格式是Hadoop默认的文件格式，它支持压缩和可切分，能够提高存储空间利用率和查询性能。

ORC（Optimized Rowe Columnar）格式是一种基于列式存储的高效存储格式，它能够提供更好的压缩比和查询性能，尤其适用于大规模数据仓库中的分析查询工作负载。

最后，Parquet格式也是一种列式存储格式，它具有更好的查询性能和压缩比，支持高级查询和分析操作。

在选择存储格式时，需要综合考虑数据类型、数据量、查询性能和存储空间等因素。如果数据量较小，可以选择文本格式或序列文件格式；对于大规模数据存储和分析场景，推荐选择ORC或Parquet格式。

此外，可以通过调整Hive的配置参数来进一步优化存储格式的选择，如选择适当的压缩算法、压缩级别和数据切分方式等。通过合理选择和配置存储格式，可以提高Hive查询性能、降低存储成本，并获得更好的用户体验。