項(xiàng)目7購物網(wǎng)站中的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

任務(wù)2Hive存儲(chǔ)和壓縮項(xiàng)目背景

隨著業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)展和用戶量的持續(xù)增長，購物網(wǎng)站每天都會(huì)產(chǎn)生海量的用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)對于購物網(wǎng)站來說具有極高的價(jià)值，可以幫助網(wǎng)站更好地了解用戶需求、優(yōu)化商品推薦、提升用戶體驗(yàn)等。Hive數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為解決以上問題的首選。通過Hive數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)可以構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一、高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)。

知識目標(biāo)學(xué)會(huì)使用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘；技能目標(biāo)

能夠編寫HiveQL查詢語句，實(shí)現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的查詢和分析及存儲(chǔ)；能夠利用Hive進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理，如連接、聚合、窗口函數(shù)等；。素質(zhì)目標(biāo)培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和有效溝通技巧。鼓勵(lì)探索Hive的新功能及其在不同場景下的應(yīng)用潛力，具備創(chuàng)新意識，并能夠通過解決實(shí)際問題提升動(dòng)手能力和創(chuàng)新能力。任務(wù)描述

Hive是一種數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，它建立在Hadoop之上，提供了類似于SQL的查詢語言（HiveQL）來查詢和管理大型數(shù)據(jù)集。Hive的存儲(chǔ)和壓縮是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)需要考慮的重要方面。在進(jìn)行Hive存儲(chǔ)和壓縮配置時(shí)，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和硬件環(huán)境進(jìn)行調(diào)整。

在實(shí)際工作中，Hive中的數(shù)據(jù)一般都需要經(jīng)過壓縮處理，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高處理效率。通過合理配置Hive的存儲(chǔ)格式和壓縮參數(shù)，可以顯著提高Hive的性能和可擴(kuò)展性。壓縮雖然可以提高性能，但也會(huì)增加一定的CPU開銷，因此需要權(quán)衡利弊，選擇合適的壓縮策略和格式。

任務(wù)分析

本任務(wù)主要介紹Hive存儲(chǔ)中的存儲(chǔ)模型、存儲(chǔ)格式和數(shù)據(jù)壓縮、壓縮格式等；闡述Hive存儲(chǔ)模型的選擇、壓縮算法的應(yīng)用以及相關(guān)的配置與優(yōu)化方法。content目錄01Hive存儲(chǔ)格式02Hive數(shù)據(jù)壓縮格式Hive數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式01知識與技能——Hive存儲(chǔ)格式Hive作為一種數(shù)據(jù)倉庫管理工具，被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。而在日常的實(shí)際工作中，對于Hive存儲(chǔ)格式和壓縮方式的選擇和使用，關(guān)乎數(shù)據(jù)處理的效率和性能。存儲(chǔ)和壓縮需要綜合考慮存儲(chǔ)模型、壓縮算法以及配置與優(yōu)化等多個(gè)方面，因此，需要先了解和掌握Hive存儲(chǔ)模型、存儲(chǔ)模式和的選擇、壓縮格式和壓縮算法的應(yīng)用以及相關(guān)參數(shù)的配置等內(nèi)容。在使用Hive數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)處理大數(shù)據(jù)的實(shí)際工作中經(jīng)常會(huì)遇到下面兩個(gè)問題：①Hive數(shù)據(jù)倉庫中維護(hù)的數(shù)據(jù)量太大，如何提高存儲(chǔ)空間的利用率？②要提高Hive的數(shù)據(jù)計(jì)算、處理效率，從數(shù)據(jù)壓縮格式層面應(yīng)該如何優(yōu)化？上述兩個(gè)問題的解決方案，對應(yīng)的就是在Hive中如何選擇合適的數(shù)據(jù)壓縮格式和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式。HBase中的非關(guān)系型數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)

圖Hive默認(rèn)使用TextFile格式的數(shù)據(jù)，這種格式的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)層面占用的空間比較大，影響存儲(chǔ)能力，也影響數(shù)據(jù)的計(jì)算和處理效率。因此，為了提高Hive中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力（存儲(chǔ)空間的利用率），以及計(jì)算性能，需要先詳細(xì)了解Hive的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式。在具體學(xué)習(xí)Hive中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式之前，先來了解一下Hive中的數(shù)據(jù)壓縮格式。因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)格式想要發(fā)揮最大性能，需要配合數(shù)據(jù)壓縮格式一起使用。說明：由于Hive任務(wù)底層實(shí)際是通過MapReduce運(yùn)行和處理數(shù)據(jù)，所以Hive中的數(shù)據(jù)壓縮格式其實(shí)就是MapReduce中的數(shù)據(jù)壓縮格式。HBase中的非關(guān)系型數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)

圖知識與技能——Hive存儲(chǔ)格式Hive數(shù)據(jù)壓縮格式021.Hive中常見的數(shù)據(jù)壓縮格式Hive中常見的數(shù)據(jù)壓縮格式如下表1所示。知識與技能——Hive中常見的數(shù)據(jù)壓縮格式表1Hive中常見的數(shù)據(jù)壓縮格式

Hive數(shù)據(jù)壓縮格式說明：可以通過在Hadoop節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行#hadoopchecknative命令來確認(rèn)一下當(dāng)前大數(shù)據(jù)系統(tǒng)支持的數(shù)據(jù)壓縮格式：其中主要包括：zlib、snappy、lz4、bzip2。說明：DEFLATE壓縮格式底層使用的是zlib，gzip是對DEFLATE進(jìn)行了封裝，所以只有l(wèi)zo沒有集成，其他壓縮格式都是可以正常使用的。為了支持多種壓縮/解壓縮算法，Hadoop引入了編碼/解碼器，如下表2。表2壓縮格式對應(yīng)的編碼/解碼器表Hive數(shù)據(jù)壓縮格式Hive壓縮參數(shù)配置可以通過配置參數(shù)（在mapred-site.xml文件中配置）在Hadoop中啟用壓縮，如下表3。表3壓縮參數(shù)配置表在MapReduce的整個(gè)數(shù)據(jù)處理過程中，可以在兩個(gè)地方設(shè)置數(shù)據(jù)壓縮格式，如圖所示。①對Map階段的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。②對Reduce階段的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。說明：（1）對Map階段的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮：建議選擇壓縮和解壓速度快的壓縮格式。Map階段的數(shù)據(jù)落盤后會(huì)通過Shuffle，也就是通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絉educe端。壓縮Map的輸出是可以提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率的。但是，壓縮Map的輸出數(shù)據(jù)會(huì)增加CPU的消耗。Map階段在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候自己本來就會(huì)消耗過多的CPU，所以此時(shí)應(yīng)該重點(diǎn)考慮使用壓縮和解壓速度比較快的LZO、Snappy壓縮方式。.（2）對Reduce階段的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮：根據(jù)實(shí)際需要又分為兩種情況：①