hive存储格式有哪些（hive的存储结构）_中企纳川（北京）建筑集团有限公司

今天给各位分享hive存储格式有哪些的知识，其中也会对hive的存储结构进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、Hive支持的数据类型
2、hive支持的数据格式有哪些
3、hive的数据存储在哪里
4、hive的几种文件格式
5、hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs
6、大数据中常见数据存储格式与压缩格式

Hive支持的数据类型

Hive支持整型（int）、浮点型（float、double）、字符串（string）、布尔型（boolean）等基本数据类型，这些类型与常见的编程语言如SQL、Java、C、Python等相似，易于上手。集合数据类型集合数据类型允许存储一组有序或无序的元素，如数组、列表、集合等。

Hive数据类型总结：原子类型：Hive基于Java开发，与Java基本数据类型（字符串、布尔和数值）对应，如String类型是其基本组成部分。复杂类型：包括ARRAY（数组）、MAP（映射）和STRUCT（结构体）：- 数组：例如，通过创建txt文本，映射到Hive表后，查询结果可能包含一个包含多个值的数组。

datax的Double类型支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double，确保后续写入操作的精度。 **修改HDFS Writer**：为了支持写入数据到Hive ORC文件中的DECIMAL字段，同样需要在HDFS Writer插件中进行相应的代码修改。修改后的代码确保能够将datax的Double字段正确写入到Hive ORC文件中的DECIMAL字段。

INT– 整型，占用4个字节，存储范围-2147483648到2147483647。BIGINT– 长整型，占用8个字节，存储范围-2^63到2^63-1。布尔型 BOOLEAN — TRUE/FALSE 浮点型 FLOAT– 单精度浮点数。DOUBLE– 双精度浮点数。字符串型 STRING– 不设定长度。Structs：一组由任意数据类型组成的结构。

Hive中的表有两种类型：内部表和外部表。内部表由Hive管理，创建时默认为内部表。内部表的删除会删除数据及表的元数据。外部表的数据不是Hive管理的，只管理表的元数据。删除外部表只会删除元数据，数据依然存在。外部表结合location语法可以保证数据安全性。Hive支持分区表和分桶表以优化查询性能。

hive存储格式有哪些（hive的存储结构）

hive支持的数据格式有哪些

Hive支持的数据格式主要有以下几种：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC以及PARQUET。首先，TEXTFILE是Hive默认的文件格式，其存储方式为纯文本。每一行都是一条记录，每行都以换行符\n结尾。

Hive支持的数据格式丰富多样，主要包括TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC以及PARQUET等。TEXTFILE是Hive默认的文件格式，存储为纯文本，便于直接查看，但磁盘利用率较低，查询效率在大数据量时相对不高。SEQUENCEFILE是Hadoop API提供的二进制文件，支持压缩和分割，适用于MapReduce作业处理。

Hive支持多种数字类型数据，如FLOAT、DOUBLE、DECIMAL和NUMERIC。DECIMAL数据类型是后加入的，允许设置精度和标度，适用于需要高度精确计算的场景。若要使datax支持Hive的DECIMAL数据类型，关键在于修改datax源码，增强其对DECIMAL数据的读取和写入能力。

Hive支持多种格式的数据，包括文本、CSV、JSON等。因此，Hive在大数据圈中已经成为非常重要的数据分析工具之一。总之，Hive是一种用于大数据分析的强大工具，其能够帮助用户轻松地处理和查询大规模数据，并从中获取有价值的信息。对于那些需要处理海量数据的用户来说，学会使用Hive可以为他们带来巨大的收益。

hive的数据存储在哪里

1、hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

2、首先，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。

3、数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在本地文件系统中。数据格式。

4、Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。

5、Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

6、Hive表的类型包括外部表、内部表、分区表和分桶表，分别具有不同特性和使用场景。创建和操作这些表时，Hive会将数据存储在HDFS中，表名对应HDFS中的目录或文件。外部表的数据管理权不在Hive，删除外部表仅会移除元数据，数据保持不变。

hive的几种文件格式

数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。

hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs

3、数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。

4、数据存储方式不同：Hive通常运行在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，数据存储以文件形式分布在多个计算节点上，可以处理PB级别的数据；而MySQL则是存储在本地磁盘上，适合处理GB或TB级别的数据。

5、Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。在Hive中，数据被存储在Hadoop的HDFS（分布式文件系统）中，而Hive则提供了对数据进行查询、摘要和分析的接口。

大数据中常见数据存储格式与压缩格式

1、常见的存储格式有Parquet（适合数据分析）、ORC（Hive特有）、TextFile（简单但效率低）、SequenceFile（Hadoop API兼容）和AVRO（灵活且支持多种功能）。压缩格式的选择同样关键，常见的有Deflate、Snappy、ZLib、Gzip、BzipLZ4和LZO等。

2、行式存储（OLTP），如同积木般按行堆积，适用于频繁的写入操作，如关系型数据库。而列式存储（OLAP）则以列为主导，便于数据分析，特别适合读取密集型场景，比如数据仓库（DW）和数据湖（DA）。为了兼顾不同查询性能，我们还引入了混合存储，巧妙融合了两者的优势，以适应各种查询需求。

3、列式存储，一种数据存储方式，通过将数据按照列而非行组织，从而优化存储和查询效率。常见于大数据处理，如OLAP在线分析处理系统。列式存储可以显著减少存储空间需求，提高数据压缩和快速访问性能。典型应用包括Facebook的RCFile、Apache的ORCFile和Parquet。

4、本文介绍的4种大数据存储格式，2个是行式存储，2个是列式存储，但我们可以看到一个共同点：它们都是支持分割的。这是大数据文件结构体系中一个非常重要的特点，因为可分割使一个文件可以被多个节点并发处理，提高数据的处理速度。

5、进行压缩测试时，使用Orc文件格式。对比压缩与非压缩情况，发现压缩后的数据存储空间减少约20%。此结果表明，snappy相较于bzip2压缩，更节省空间。进一步测试Orc文件不带压缩的情况，显示未压缩的存储空间大约是bzip2压缩的两倍。这表明，选择合适的压缩格式能显著优化存储效率。

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