hive 如何生成orc文件 hive orc格式

ORC 介绍

ORC 文件格式是 Hive 0.11.0 版本引入的一种文件格式。ORC 的引入是为了解决其他 Hive 文件格式的局限性。使用 ORC 文件格式提升 Hive 读取、写入及处理数据的性能。

与 RCFile 对比，ORC 文件格式有很多优点：

• 每个 Task 只输出一个文件，降低 NameNode 的负载。
• Hive 数据类型支持，包括：datetime、decimal 以及复杂数据类型（struct、list、map、union）。
• 文件中存储轻量级的索引：

• 跳过不通过谓语过滤的行组
• 跳转到指定的行

• 基于数据类型的块模式压缩：

• 整型数据列采用行程长度编码（run-length encoding）
• 字符串数据列采用词典编码（dictionary encoding）

• 使用独立的 RecordReader 并发读取相同的文件
• 无需扫描 markers 就可以分割文件的能力
• 绑定读写需要的内存量
• 使用 Protocol Buffer 存储元数据，允许添加、移除字段
  Hive 官网介绍：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC

Sqoop 支持 ORC

通过 Sqoop-HCatalog 集成解决 Sqoop 不支持 ORC 的问题。

HCatalog 背景

HCatalog 是 Hadoop 的一个 table 与存储管理的一个服务，用户可以更容易地使用不同的数据处理工具 Pig、MapReduce 和 Hive 读写数据。HCatalog 表的抽象呈现给用户一个 HDFS 分布式文件系统（HDFS）中的关系视图，用户不需要担心数据存储在哪里及数据的存储格式：RCFile 格式、text 文件、或者 SequenceFile。

HCatalog 支持读写任何实现了 Hive SerDe（serializer-deserializer）的文件格式。默认的，HCatalog 支持 RCFile、CSV、JSON 和 SequenceFile。要使用用户自定义格式，必须提供 InputFormat 和 OutputFormat 及 SerDe。

Sqoop 使用 HCatalog 抽象不同存储格式的能力来支持 RCFile（以及未来的文件类型）。

集成 HCatalog 后新增的参数

见 Sqoop 官方文档：http://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html#_sqoop_hcatalog_integration

定制 Sqoop 改造

修改 bin/sqoop 命令脚本：为 import 操作增加 Hive Table 分区数据删除逻辑，在执行导入前不需要另行清理数据，从而简化 Sqoop import 脚本的开发工作。

Sqoop 导入 ORC 实例

第一步：创建 Hive 表

CREATE TABLE `dev.bims_device`(
  `code` string,
  `mac` string,
  `wifi_mac` string,
  `create_date` string,
  `activate_date` string,
  `state` string,
  `area_id` bigint,
  `city_id` bigint,
  `sp_define_id` bigint)
PARTITIONED BY (
  `dt` string)
stored as orc;

第二步：Sqoop import

sqoop import \
  --hcatalog-database dev \
  --hcatalog-table bims_device \
  --hcatalog-partition-keys dt \
  --hcatalog-partition-values ${dt} \
  --connect jdbc:mysql://${host}:${port}/bims \
  --username "${userName}" \
  --password "${password}" \
  --table bims_device \
  --columns "code,mac,wifi_mac,create_date,activate_date,state,area_id,city_id,sp_define_id"

Sqoop 导出 ORC 实例

第一步：创建 MySQL 数据表

CREATE TABLE `test`.`bims_device`(
  `code` varchar(50),
  `mac` varchar(50),
  `wifi_mac` varchar(50),
  `create_date` varchar(50),
  `activate_date` varchar(50),
  `state` varchar(50),
  `area_id` bigint,
  `city_id` bigint,
  `sp_define_id` bigint);

第二步：Sqoop export

sqoop export \
  --hcatalog-database dev \
  --hcatalog-table bims_device \
  --hcatalog-partition-keys dt \
  --hcatalog-partition-values ${dt} \
  --connect jdbc:mysql://${host}:${port}/test?useCompression=true \
  --username ${userName} \
  --password ${password} \
  --table bims_device

注意事项

- MySQL 表字段名称必须与 Hive 仓库中的表字段名称一致
- Sqoop ORC 导出时，数据类型需要转换时如果存在脏数据会导致导出失败。例如，长度为 0 的 String 如果导出为 int 时。
- 导出时需要提前清理 MySQL 中之前导出的数据，避免重复运行时造成数据重复。