hive中可拆分和不可拆分的数据格式

在Hive中，可拆分的数据格式是指能够被Hadoop MapReduce框架按照块进行并行处理的数据格式，而不可拆分的数据格式则是指不能被Hadoop MapReduce框架拆分的数据格式。以下是Hive中常见的可拆分和不可拆分的数据格式：

可拆分的数据格式：

1. 文本文件（Textfile）：文本文件是最常见的可拆分的数据格式之一。它们可以使用类似于CSV或TSV的格式存储数据，并且可以被Hadoop MapReduce框架拆分为多个块进行并行处理。

2. 序列文件（SequenceFile）：序列文件是一种二进制格式，用于存储键值对数据。它们可以被Hadoop MapReduce框架拆分为多个块进行并行处理。

3. RC文件（Record Columnar File）：RC文件是一种针对列式存储优化的文件格式，可以被Hadoop MapReduce框架拆分为多个块进行并行处理。

4. ORC文件（Optimized Row Columnar）：ORC文件是一种针对行式和列式存储优化的文件格式，可以被Hadoop MapReduce框架拆分为多个块进行并行处理。

不可拆分的数据格式：

1. Gzip压缩文件：由于Gzip压缩文件是无损压缩，Hadoop无法在文件中间进行拆分，只能在文件的开头或结尾进行拆分。

2. Bzip2压缩文件：Bzip2压缩文件可以被拆分，但是拆分点的计算非常消耗资源，因此Hadoop默认不会对Bzip2文件进行拆分。

3. LZO压缩文件：LZO是一种高性能压缩算法，但是它的压缩文件也是不可拆分的。

如果您需要在Hive中处理这些不可拆分的文件格式，可能需要采取一些特殊的措施。例如，您可以使用Hadoop Streaming来使用外部程序处理这些文件，或者使用其他可拆分的文件格式来代替不可拆分的文件格式。