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数据的存储方式

目前的数据存储方式分为行式和列式。

按行存储

  常见的关系型数据库，如Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER都是行式存储的， 在我们查询的条件需要得到大多数列的时候， 相对列式格式，查询效率更高。基础逻辑存储单元是行数据，在存储介质中是以连续存储的形式存在的。

Hive中的的TextFile文件存储格式中的数据就按行式存储的。

按列存储

大部分分布式分析型数据库，如Hbase、hive、Druid采用是列式存储，

  列式存储, 它存储的方式是采用数据按照行分块，每个块按照列存储。

数据表格

姓名	性别	年龄
张三	男	20
李四	女	30
王五	女	40
赵六	男	50

逻辑表

张三	李四	王五	赵六		男	女	女	男		20	30	40	50

按列存储

张三	男	20	李四	女	30	王五	女	40	赵六	男	50

按行存储

简单的对比

	行式存储	列式存储
特点	1.每一行的所有字段都存在一起 2.查询时即使只涉及某几列，所有数据都会被读取 3.读取时硬盘寻址范围很大 4.适合事务性操作 5.主要用于在线交易处理（OLTP）场景的数据存储	1.每一列的所有数据存在一起，不同列之间支持分开存储 2.查询时只有涉及到的列会被读取 3.读取时硬盘寻道范围小 4.不适合事务性操作 5.主要用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储
优点	1.对数据进行插入和修改操作很方便 2.适合随机查询；在整行的读取上，要优于列式存储	1.采用每一列单独存储时，任何列都具有索引能力 2.同列数据具有相同类型，易于压缩，占用空间小 3.为每一列创建一个字典，存储的时候就仅存储数字编码，降低了存储空间需求 4.利用数据聚合操作
缺点	1.不适合扫描，这意味着要查询一个范围的数据 2.为加速查询会建索引，建立索引很耗时 3.不利于压缩，占用空间大 4.不适合聚合操作	1.插入和修改操作麻烦，不适合数据频繁变更的场景 2.查询完成时，被查询的列要重新进行组装
**文件格式 **	Text File、Sequence File、 Avro file	RCFile、ORC File、Parquet、Arrow

数据通用压缩算法

• Gzip
• bzip2
• LZO
• LZ4
• Snappy
• zstd

Parquest

（一句话介绍）

Apache Parquet是一种列式存储格式，最初的目的是可供Hadoop生态系统中的任何项目使用，无论选择何种数据处理框架、数据模型或编程语言。

支持高校的压缩和编码方案。具有良好的向后兼容性。

文件布局

概念

block （hdfs块）： 代表hdfs中的一个块，其含义对于Parquet这种文件格式来说是不变的。Parquet文件格式被设计为能在hdfs之上很好地工作。

File：一个hdfs文件，必须包括文件的元数据。它不需要实际包含数据。

Row group行组： 将数据横向分割成行的逻辑。对于行组来说，没有任何物理结构是可以保证的。一个行组由数据集中的每一列的列块组成。

Column chunk 列块： 一个特定列的数据块。这些数据生活在一个特定的行组中，并保证在文件中是连续的。

Page 页： 列块被划分为页。在概念上，一个页面是一个不可分割的单位（在压缩和编码方面）。在一个列块中可以有多个页面类型，它们交错排列。

在层次上，一个文件由一个或多个行组组成。一个行组中每一列正好包含一个列块。列块包含一个或多个页面。

并行处理的单元

处理框架	处理粒度
MapReduce	File/Row group
IO	Column chunk
编码/压缩	Page

文件逻辑结构图解

为了支持嵌套类型的数据，Parquet使用了definition层和repetition层的Dremel编码。

Definition 层指定了列的路径中有多少个可选字段被定义。

Repetition 层指定路径中的重复字段在什么地方有重复值。(Repetition 重复 重叠)

配置

Row Group Size 行组的大小

更大的行组允许更大的列块，从而可以执行更大的连续IO。较大的组也需要在写入路径上有更多的缓冲（或两次写入）。我们推荐行组大小为（512MB - 1GB）。由于整个行组可能需要被读取，我们希望它能完全容纳在一个HDFS块中。因此，HDFS块的大小也应该被设置得更大。一个优化的读取设置将是： 1GB的行组，1GB的HDFS块大小，每个HDFS文件有一个HDFS块。

❓HDFS的块的大小不是128MB或者512GB的吗?可以调整成1GB？或者是设置成128MB的倍数

Data Page Size 数据页的大小

数据页应该被认为是不可分割的(即最小的数据处理单元)，所以较小的数据页允许更精细的读取（例如，单行查找）。较大的页面尺寸会产生较少的空间开销（较少的页眉）和解析开销（处理页眉）。注意：对于顺序扫描，预计不会一次读取一个页面；这不是IO块。建议页面大小为8KB。

元数据

有三种类型的元数据：文件元数据（FileMetaData）、列（chunk）元数据和页眉元数据。所有的thrift结构都使用TCompactProtocol进行序列化。

数据页

对于数据页，这3个信息是在页眉之后连续编码的。我们有

• 定义层的数据、
• 重复层的数据、
• 编码的值。页眉中指定的大小是所有3个部分的和。

数据页是必要存在的数据的。根据模式的定义，定义层和重复层是可选的。如果列不是嵌套的（即列的路径长度为1），我们不对重复层进行编码（它总是有1的值）。对于需要的数据，定义层被跳过（如果编码，它将总是有最大定义层的值）。

例如，在列非嵌套且是必需的情况下，页面中的数据只是编码后的值。

Hive下的Parquet实验

-- 创建专用数据库
create DATABASE if not EXISTS test_fileformat COMMENT '文件格式测试的库' WITH DBPROPERTIES ('createUser'='顾栋','date'='20230609');

-- 创建无非嵌套字段表
CREATE TABLE test_fileformat.parquet_test (
 id int,
 name string,
 d string
)
STORED AS PARQUET tblproperties ("orc.compress"="NONE");
-- 表创建完成之后 并非立即产生hdfs文件，只是创建了对于的hdfs路径

 INSERT INTO TABLE test_fileformat.parquet_test VALUES (1, '张三', '我是张三，呼叫李四'), (2, '李四', '我是李四，呼叫张三');
 INSERT INTO TABLE test_fileformat.parquet_test VALUES (3, '王五', '我是王五，呼叫赵六'),(4, '赵六', '');
 
 Drop table test_fileformat.parquet_test;
 
 -- 创建含嵌套字段表 tag是一个复杂类型 是一个struct的数组 struct里面有两个字段tagid，weight
create table test_fileformat.parquet_nested_test (uid string ,tag array<struct<tagid:string,weight:string>>)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '	'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ' '
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
STORED AS PARQUET tblproperties ("orc.compress"="NONE");

 INSERT INTO TABLE test_fileformat.parquet_nested_test select '221190xxx9',array(named_struct('tagid',cast(0.30 as string),'weight',cast(0.31 as string)),named_struct('tagid',cast(0.21 as string),'weight',cast(0.11 as string))) as tag;
 
 INSERT INTO TABLE test_fileformat.parquet_nested_test select '221190xxx9',array(named_struct('tagid',cast(0.30 as string),'weight',cast(0.31 as string)),named_struct('tagid',cast(0.21 as string),'weight',cast(0.11 as string))) as tag;
 
 Drop table test_fileformat.parquet_nested_test;
 
 DROP DATABASE test_fileformat;

文件系统

# hadoop dfs -ls -r /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/parque_test
-rwxr-xr-x   2 bigdata supergroup        595 2023-06-09 11:16 /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/parquet_test/000000_0

# hadoop dfs -ls -r /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/parquet_nested_test
 -rwxr-xr-x   2 bigdata supergroup        588 2023-06-09 14:46 /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/parquet_nested_test/000000_0_copy_1
-rwxr-xr-x   2 bigdata supergroup        588 2023-06-09 14:46 /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/parquet_nested_test/000000_0

Parquet简单工具的使用

根据Parquet文件的定义，每一个Parquet文件都可以单独进行读写和分析。可以使用parquet-cli工具进行简单操作。

java -cp parquet-cli-1.13.1.jar;dependency/* org.apache.parquet.cli.Main meta 000000_0
java -cp parquet-cli-1.13.1.jar;dependency/* org.apache.parquet.cli.Main schema 000000_0
java -cp parquet-cli-1.13.1.jar;dependency/* org.apache.parquet.cli.Main footer 000000_0

bag：袋子；一套，通过repetition：REPEATED表达字段的嵌套

支持的组件

• Apache Hive
• Apache HDFS
• Apache Doris
• Apache iceberg
• Apace hudi

Apache ORC

（一句话介绍）

Apache Orc也是一种列式存储格式，最初主要是为了极大加速Apache Hive和提高存储在Apache Hadoop中的数据的存储效率，目的是支持高速处理和减小文件大小。

目前有Orc V0（伴随Hive 0.11发布）和ORC V1(伴随Hive 0.12发布)两个版本。

文件布局

文件由1个或1个以上的Stripe，一个文件页脚，一个后记组成。

文件逻辑结构图解

Orc文件的读取是反向读取，先读取文件尾部，解析出必要信息，再去读取具体数据。

文件尾部由三部分组成；

• 文件元数据：包含stripe粒度的列统计。这些统计信息基于每个stripe评估的谓词下推启用输入拆分消除。在谓词下推的是时候会根据这些统计信息进行对stripe进行评估，来筛选数据。
• 文件页脚：页脚部分包含文件正文的布局、类型模式信息、行数和每列的统计信息。
• 后记（Postscript）：提供解析文件其余部分的必要信息，包括文件的页脚和元数据部分的长度、文件的版本以及使用的一般压缩类型（例如 none、zlib 或 snappy）。

Stripe

文件的主体被分成stripes。 每个stripe都是独立的，可以仅使stripe被本身的字节与文件的页脚和后记相结合来读取(每个stripe可以被独立的读取)。大小一般为200+MB。

stripe包含三个部分：

• 索引流：未加密的数据在前，加密的数据在后，行组索引由每个原始列的 ROW_INDEX 流组成，每个原始列都有一个行组条目。 行组由编写器控制，默认为 10,000 行。 每个 RowIndexEntry 给出列的每个流的位置和该行组的统计信息。因为在默认的流式传输情况下不需要读取索引。 它们仅在使用谓词下推或读取器查找特定行时加载使用。
• 数据流：未加密的数据在前，加密的数据在后
• stripe的页脚：包含每一列的编码和流的目录，包括它们的位置

encryptStripeId 和 encryptedLocalKeys 支持列加密。 它们设置在每个带有列加密的 ORC 文件的第一个stripe上，之后不设置。

Hive下的Parquet实验

-- 创建专用数据库
create DATABASE if not EXISTS test_fileformat COMMENT '文件格式测试的库' WITH DBPROPERTIES ('createUser'='顾栋','date'='20230609');

-- 创建无非嵌套字段表
create table test_fileformat.orc_test (
 id int,
 name string,
 d string
) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");

 INSERT INTO TABLE test_fileformat.orc_test VALUES (1, '张三', '我是张三，呼叫李四'),(2, '李四', '我是李四，呼叫张三');
 INSERT INTO TABLE test_fileformat.orc_test VALUES (3, '王五', '我是王五，呼叫赵六'),(4, '赵六', '');
 
 Drop table test_fileformat.orc_test;
 
 -- 创建含嵌套字段表 tag是一个复杂类型 是一个struct的数组 struct里面有两个字段tagid，weight
create table test_fileformat.orc_nested_test (uid string ,tag array<struct<tagid:string,weight:string>>)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '	'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ' '
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");

 INSERT INTO TABLE test_fileformat.orc_nested_test select '221190xxx9',array(named_struct('tagid',cast(0.30 as string),'weight',cast(0.31 as string)),named_struct('tagid',cast(0.21 as string),'weight',cast(0.11 as string))) as tag;
 
 INSERT INTO TABLE test_fileformat.orc_nested_test select '221190xxx9',array(named_struct('tagid',cast(0.30 as string),'weight',cast(0.31 as string)),named_struct('tagid',cast(0.21 as string),'weight',cast(0.11 as string))) as tag;
 
 Drop table test_fileformat.orc_nested_test;
 
 DROP DATABASE test_fileformat;

文件系统

 # hadoop dfs -ls -r /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/orc_test

-rwxr-xr-x   2 bigdata supergroup        502 2023-06-09 17:16 /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/orc_test/000000_0_copy_1
-rwxr-xr-x   2 bigdata supergroup        611 2023-06-09 17:15 /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/orc_test/000000_0

# hadoop dfs -ls -r /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/orc_nested_test

-rwxr-xr-x   2 bigdata supergroup        590 2023-06-09 17:19 /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/orc_nested_test/000000_0_copy_1
-rwxr-xr-x   2 bigdata supergroup        590 2023-06-09 17:19 /user/bigdata/hive/warehouse/test_fileformat.db/orc_nested_test/000000_0

ORC简单工具的使用

# 查看orc的元数据信息
java -jar orc-tools-1.8.3-uber.jar meta -p 000000_0

# 查看orc文件中的记录数
java -jar orc-tools-1.8.3-uber.jar data -n 2 000000_0

支持的组件

• Apache Hive
• Apache HDFS
• Apache Doris
• Apache iceberg
• Apace hudi

数据存储中的编码

字典编码

位打包

增量编码

游程编码

二进制编码方式

Thrift

avro

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