Hive表类型（存储格式）一览

Hive表类型

Hive支持的表类型，或者称为存储格式有：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。

TextFile

其中TextFile是文本格式的表，它是Hive默认的表结构；

在存储时使用行式存储，并且默认不进行压缩，所以TextFile默认是以明文的文本方式进行保存的，可以手动开启Hive的压缩功能进行数据压缩。

但在TextFile表压缩后再进行解压，即反序列化时，耗费的时间很大，是SequenceFile的十几倍。

TextFile表因为采用了行式存储，所以适合字段较少或者经常需要获取全字段数据的场景，在数据仓库场景的分析计算场景中一般不会使用TextFile表；

通常ETL流程导入的数据通常为文本格式，使用TextFile表可以很容易的将数据导入到Hive中来。

所以它常见的适用场景是作为外部数据导入存储，或者导出到外部数据库的中转表。

SequenceFile

SequenceFile同样是行式存储的表，它的存储格式为Hadoop支持的二进制文件，比如在MapReduce中数据读入和写出所使用的数据；其中Key为读取数据的行偏移量，Value为SequenceFile真正存储的数据，所以它在Hadoop中处理时，会减少文件转换所需要的时间。

SequenceFile支持压缩，可以选择None、Record、Block三种压缩方式，默认为Record，压缩率最高的是Block。

所以如果在生产中，需要数据进行行式存储、原生支持压缩，且要满足一定的性能要求，那么可以使用SequenceFile这种存储方式。

列式存储

RCFile、ORC、Parquet这三种格式，均为列式存储表——准确来说，应该是行、列存储相结合。在存储时，首先会按照行数进行切分，切分为不同的数据块进行存储，也就是行存储；在每一个数据块中，存储时使用的又是列式存储，将表的每一列数据存放在一起。

这种列式存储在大数据技术中尤为常见，它在海量数据场景中是很好的一种优化手段，可以减少数据读取、移动所花费的时间；

因为在结构化数据处理中，一般不会用到全部数据，而是选择某几列进行运算。

使用行式存储会将所有数据加载后再进行过滤，而列式存储可以只读取这几列数据，减少数据读取、处理所需要的时间。这在海量数据场景中可以节约非常多的时间。

RCFile

列式存储表中，RCFile现在基本很少使用了，它是ORC表的前身，支持的功能和计算性能都低于ORC表。

ORC

ORC表是Hive计算的主要表形式，是在RCFile的基础上进行了优化和改进，支持NONE、Zlib、Snappy压缩，在分析计算中的性能较好，是生产中常见的表类型。而且ORC表可以开启事务功能，以便支持数据更新、删除等操作；

但事务的开启会影响表的处理性能，所以非必要情况下不需要启用事务功能。

ORC表的问题在于，它是Hive特有的存储类型;所以在其它大数据产品中兼容性并不好，有些只有在较高的版本中才会支持。

parquet

Parquet表也是Hive计算的主要表形式，它的计算性能稍弱于ORC表；但因为Parquet文件是Hadoop通用的存储格式，所以对于其它大数据组件而言，具有非常好的数据兼容度；而且Parquet表可以支持数据的多重嵌套（如JSON的属性值可以是一个对象，且支持嵌套），但ORC表在多重嵌套上的性能并不好。

Parquet支持uncompressed\snappy\gzip\lzo压缩;其中lzo压缩方式压缩的文件支持切片，意味着在单个文件较大的场景中，处理的并发度会更高；因为一个压缩文件在计算时，会运行一个Map任务进行处理，如果这个压缩文件较大，处理效率就会降低。

但压缩文件支持再切分的话，在处理时可以Split成多个文件，从而启动多个Map任务进行并发处理，提升处理性能。

而ORC表的压缩方式不支持切分，如果单个压缩文件较大的话，性能会有影响。所以，对于ORC表和Parquet表的选择要区分使用场景，如果只在Hive中处理时使用，追求更高效的处理性能，且单个文件不是很大，或者需要有事务的支持，则选用ORC表。

但如果要考虑到与其它大数据产品的兼容度，且单个文件较为庞大，数据存在多重嵌套，则选用Parquet表。

AVRO

最后AVRO表，它主要为 Hadoop 提供数据序列化和数据交换服务，支持二进制序列化方式。

因为AVRO是Hadoop生态圈中，常用的一种用于数据交换、序列化的数据类型，它与Thrift类似。但要与TextFile区分开来，TextFile文本方式是常见的存储类型，基本所有系统都支持；

但一般而言，在数据传输中，不会直接将文本发送出去，而是先要经过序列化，然后再进行网络传输，AVRO就是Hadoop中通用的序列化标准。

所以，如果数据通过其他Hadoop组件使用AVRO方式传输而来，或者Hive中的数据需要便捷的传输到其他组件中，使用AVRO表是一种不错的选择。

总结

Hive在生产中，一般使用较多的是TextFile、Orc、Parquet。TextFile一般作为数据导入、导出时的中转表。ORC和Parquet表一般作为分析运算的主要表类型，如果需要支持事务，则使用ORC，如果希望与其它组件兼容性更好，则使用Parquet。

在性能上ORC要略好于Parquet。但Parquet支持压缩切分，有时候也是考虑因素。

当然除了这几种内置表，Hive还支持自定义存储格式。可通过实现 InputFormat 和 OutputFormat 来完成。