在同一个 Hive 表上进行多次压缩答案

【问题标题】：Multiple compression on same hive table在同一个 Hive 表上进行多次压缩
【发布时间】：2018-06-11 00:20:24
【问题描述】：

我有一个按年/月分区的 Hive 表，它包含至少 7 年的数据。我想做的是通过 Snappy 压缩最新数据（例如 1 岁之前），但通过 gzip 等更好的压缩技术压缩旧数据。如何在 Hive 中执行此操作？

【问题讨论】：

您确定要使用 gzip 压缩数据吗？这种格式是不可拆分的，因此当您要查询拆分成块的数据时会遇到严重的性能问题。
我的意思是，我只是举了一个例子。我仍然想将几乎不使用的旧数据压缩成压缩比更好的其他格式（即使以性能为代价，因为我很少使用这些数据）

标签： hadoop hive hiveql hadoop2 hive-configuration

【解决方案1】：

您可以使用不同的压缩设置覆盖不同的分区。配置压缩编解码器并使用此编解码器插入要压缩的覆盖分区。

对于活泼的人：

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

使用 snappy 编解码器覆盖分区：

--enable dynamic partitions
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

--use where conditions to limit new data only
insert overwrite table table_name partition(partition_key)
select * from table_name where partition_key <your condition here> ;

对于 gzip，使用 GzipCodec：

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;

使用 gzipcodec 覆盖分区：

--enable dynamic partitions
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

--use where conditions to limit OLD data only
insert overwrite table table_name partition(partition_key)
select * from table_name where partition_key <your condition here> ;

通过这种方式，您可以为不同的分区使用不同的压缩编解码器。并且您在选择这些表时不需要指定编解码器。 Hive 将自动识别应使用哪个编解码器进行解压缩。

当然，这与 ORC 或 parquet 等自包含文件格式无关。它们可以有自己的压缩属性。例如 orc.compress=SNAPPY

【讨论】：

对于任何潜在的查询，Bzip2 将是比 Gzip 更好的选择
@cricket_007 当然，Bzip2 是可拆分的