CDH550 Hive存储格式与HQL详解：行存、列存与压缩

"CDH550@hive存储格式和HQL材料主要涵盖了Hive的三种存储模式：行存储、列存储和混合存储，以及Hive数据压缩的不同方式，如gzip、lzo和snappy。" 在CDH550版本的Hive中，数据存储有三种基本模式： 1. 行存储模式是最常见的存储方式，它将所有列的数据存储在同一位置，便于处理动态查询。然而，这种模式在面对大量列但只需要部分列的查询时效率较低，因为需要读取所有列并从中提取所需信息。此外，行存储在压缩多个列时，由于数据类型和取值范围差异，压缩效果可能不佳。 2. 列存储模式则针对查询效率进行了优化，尤其适用于分析查询。它将每一列或列组单独存储，只读取需要的列，提高了查询速度。但其缺点在于重建行时效率不高，因为行信息分散在不同的列存储中。 3. 混合存储模式结合了行存储和列存储的优点，试图在查询效率和数据存储之间找到平衡。这种模式通常根据实际需求和场景进行定制，以适应特定的数据访问模式。 Hive数据压缩有助于减少存储空间，提高I/O效率。CDH550中的常见压缩格式包括： 1. gzip压缩提供了较高的压缩率和较快的压缩解压速度，且Hadoop原生支持。它适用于文件压缩后仍小于一个HDFS块大小的情况，例如日志文件。不过，gzip不支持数据切片（split），可能限制并行处理能力。 2. lzo压缩具有较快的压缩解压速度，并支持数据切片，使得MapReduce任务可以并行处理大文件。尽管压缩率略低于gzip，但其在大文件处理上表现出色。使用lzo需要额外安装支持库，并调整输入格式。 3. snappy压缩以高速度著称，适合需要快速处理大量数据的场景。它的压缩率可能不如gzip和lzo，但在性能敏感的应用中，如Hadoop内部操作，snappy是理想选择。 在设计Hive存储和压缩策略时，应考虑数据访问模式、查询需求、存储成本和计算性能。选择合适的存储模式和压缩算法可以显著影响数据仓库的性能和效率。