hive之存储优化

**Hive 之存储优化**

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于将结构化数据存储在 HDFS 上，并提供 SQL-like 查询语言来分析这些数据。然而，在大规模数据集上，Hive 的性能可能会受到影响。因此，了解和应用 Hive 存储优化的技巧是非常重要的。

**1. 分区**

分区是一种将数据按照某个维度（如时间、地区等）进行划分的方法，可以显著减少查询时扫描的数据量，从而提高性能。Hive 支持两种类型的分区：静态分区和动态分区。

**静态分区**

静态分区是指在创建表时就指定了分区列和分区值。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
) PARTITIONED BY (order_date DATE);

在上面的例子中，`order_date` 列被指定为分区列。然后，可以使用以下命令创建静态分区：

sqlALTER TABLE orders ADD COLUMNS IF NOT EXISTS (
 partition_2015 INT,
 partition_2016 INT,
 partition_2017 INT) PARTITIONED BY (order_date DATE);

**动态分区**

动态分区是指在创建表时不指定分区列和分区值，但是在插入数据时可以自动创建分区。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
);

然后，可以使用以下命令创建动态分区：

sqlALTER TABLE orders ADD COLUMNS IF NOT EXISTS (
 partition_2015 INT,
 partition_2016 INT,
 partition_2017 INT) PARTITIONED BY (order_date DATE);

**2. 分桶**

分桶是一种将数据按照某个维度（如时间、地区等）进行划分的方法，可以显著减少查询时扫描的数据量，从而提高性能。Hive 支持两种类型的分桶：静态分桶和动态分桶。

**静态分桶**

静态分桶是指在创建表时就指定了分桶列和分桶值。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
) CLUSTERED BY (order_date DATE) INTO4 BUCKETS;

在上面的例子中，`order_date` 列被指定为分桶列。然后，可以使用以下命令创建静态分桶：

sqlALTER TABLE orders CLUSTER BY (order_date DATE) INTO4 BUCKETS;

**动态分桶**

动态分桶是指在创建表时不指定分桶列和分桶值，但是在插入数据时可以自动创建分桶。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
);

然后，可以使用以下命令创建动态分桶：

sqlALTER TABLE orders CLUSTER BY (order_date DATE) INTO4 BUCKETS;

**3. 索引**

索引是一种对数据进行快速查找的方法，可以显著减少查询时扫描的数据量，从而提高性能。Hive 支持两种类型的索引：表索引和分区索引。

**表索引**

表索引是指在创建表时就指定了索引列和索引值。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
) INDEXED BY (order_date DATE);

在上面的例子中，`order_date` 列被指定为索引列。

**分区索引**

分区索引是指在创建表时不指定索引列和索引值，但是在插入数据时可以自动创建索引。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
);

然后，可以使用以下命令创建分区索引：

sqlALTER TABLE orders INDEX BY (order_date DATE);

**4. 数据压缩**

数据压缩是一种对数据进行快速存储和传输的方法，可以显著减少存储空间和传输时间。Hive 支持两种类型的数据压缩：Snappy 压缩和LZO 压缩。

**Snappy 压缩**

Snappy 压缩是指使用 Snappy 库对数据进行压缩。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
) STORED AS SNAPPY;

在上面的例子中，Snappy 压缩被用于存储表数据。

**LZO 压缩**

LZO 压缩是指使用 LZO 库对数据进行压缩。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
) STORED AS LZO;

在上面的例子中，LZO 压缩被用于存储表数据。

**5. 数据缓存**

数据缓存是一种对数据进行快速访问的方法，可以显著减少查询时扫描的数据量，从而提高性能。Hive 支持两种类型的数据缓存：内存缓存和磁盘缓存。

**内存缓存**

内存缓存是指使用内存来缓存数据。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
) WITH MEMORY_CACHE;

在上面的例子中，内存缓存被用于缓存表数据。

**磁盘缓存**

磁盘缓存是指使用磁盘来缓存数据。例如：

sqlCREATE TABLE orders (
 order_id INT,
 order_date DATE,
 customer_id INT,
 total DECIMAL(10,2)
) WITH DISK_CACHE;

在上面的例子中，磁盘缓存被用于缓存表数据。

通过应用这些 Hive 存储优化技巧，可以显著提高 Hive 的性能和效率。