亿级数据下Hive和Impala中text、orc、parquet性能对比(一)

本文是一篇关于在Hadoop生态系统中，特别是Hive和Impala两个查询引擎下，对比Text、Orc和Parquet三种数据存储格式性能表现的研究。作者首先强调了读者需要对Hadoop、Hive、Impala、Kafka和Flink等技术有一定的了解，而且环境已经配置和可用。文章分为五个部分，包括结论、文件类型简介、需求背景、实现步骤和实际测试结果。 1. 结论部分： - 在Hive中，如果只考虑查询速度，推荐使用Orc文件格式；而在Impala中，尽管Parquet文件格式的文件大小约为Orc的7倍，但查询速度仅稍有差距，因此Parquet可能是更好的选择。 - 综合查询速度和存储大小，Hive仍倾向于使用Orc，而Impala则推荐Orc，尽管Parquet由于其高效压缩和编码，常用于系统应用。 - Parquet的优势在于压缩和编码效率，但不支持更新操作和ACID特性，通常与Impala配合使用。 2. 文件类型介绍： - Parquet：高效的压缩和编码使得读取速度更快，尤其在Impala中表现突出；不支持更新和ACID特性，适用于Impala和Hive共享数据的场景。 - Text：易于分割和标记，加载速度快，适合在数据源层（ODS层）使用，但数据未压缩，占用空间大，不适合大规模数据。 - Orc：具有高压缩比，查询性能优秀，每个任务只输出单个文件，减轻NameNode压力；每个字段有轻量级索引，适合大量数据的存储和查询。 文章分为两部分，第一篇主要关注数据的准备，而第二篇则会深入探讨具体的查询比较实验结果。由于篇幅原因，第一篇只介绍了背景和结论，详细的数据对比将在后续章节呈现。作者的博客链接可供读者查阅完整内容和更多实践细节。