ods层 Hive存储格式

引言

在大数据处理过程中，数据的存储是一个非常重要的环节，良好的存储格式能够提高数据的读写效率，并且减少存储空间的占用。Hive作为在Hadoop生态系统中广泛使用的数据仓库工具，提供了丰富的存储格式选项，其中ods层是其中一个很重要的存储层级。

本文将介绍ods层的概念以及在Hive中使用不同存储格式的方法，并通过实例加以说明。

ods层概述

ods层（Operational Data Store）是数据仓库中的一个重要层级，主要用于存储原始数据。在ods层中，数据通常以行存储的方式进行存储，并且不进行任何聚合和处理。这样的设计可以保留原始数据，方便后续进行数据分析和处理。

Hive存储格式

在Hive中，支持多种存储格式，包括文本格式（TextFile）、序列化格式（SequenceFile）、列存储格式（Parquet、ORC）、Avro等等。不同的存储格式在性能和存储空间方面有所差异，因此在选择存储格式时需要根据实际需求进行权衡。

文本格式（TextFile）

文本格式（TextFile）是最常见的存储格式之一，它以文本的形式将数据存储在文件中。每一行数据都是一个记录，字段之间通常使用分隔符进行分隔。文本格式具有易读易写的特点，但是在处理大规模数据时性能较差。

在Hive中，可以通过以下方式创建使用文本格式存储的表：

CREATE TABLE my_table
(
  id INT,
  name STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

序列化格式（SequenceFile）

序列化格式（SequenceFile）是Hadoop提供的一种二进制文件格式，它将键值对以二进制的形式进行序列化存储。序列化格式在存储大规模数据时性能较好，但是不具备易读易写的特点。

在Hive中，可以通过以下方式创建使用序列化格式存储的表：

CREATE TABLE my_table
(
  id INT,
  name STRING
)
STORED AS SEQUENCEFILE;

列存储格式（Parquet、ORC）

列存储格式（Columnar Storage Format）是一种将数据按列进行存储的格式，相比于行存储格式，列存储格式在查询时可以只读取所需的列，从而提高查询性能。在Hive中，常见的列存储格式包括Parquet和ORC。

Parquet格式

Parquet是一种基于列存储的高效数据格式，它采用了压缩和编码等技术，可以大大减少存储空间的占用。同时，Parquet格式支持谓词下推和列式操作，可以提高查询性能。

在Hive中，可以通过以下方式创建使用Parquet格式存储的表：

CREATE TABLE my_table
(
  id INT,
  name STRING
)
STORED AS PARQUET;
ORC格式

ORC（Optimized Row Columnar）是一种面向行和列的混合存储格式，它综合了行存储和列存储的优点，并且支持高度压缩和谓词下推等特性。ORC格式在查询性能和存储空间方面都有较好的表现。

在Hive中，可以通过以下方式创建使用ORC格式存储的表：

CREATE TABLE my_table
(
  id INT,
  name STRING
)
STORED AS ORC;

Avro格式

Avro是一种数据序列化系统，它支持动态类型、架构演化和跨语言等特性。在Hive中，可以将数据存储为Avro格式，并且利用Avro提供的架构演化机制进行数据的更新