Hadoop文件存储的葵花宝典

文件存储分行存储和列存储，每个存储格式里面又分不同的类型，在实际的应用中如何去使用？怎样去使用？快来围观吧！

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文件存储格式，我们在什么时候去指定呢？比如在Hve和Ipala中去创建表的时候，我们除了指定列和分隔符，在它的命令行结尾有STORED AS参数，这个参数默认是文本格式，但是文本不适合所有的场景，那么在这里我们就可以改变文本的信息。

那么到底我们应该选择哪些格式呢？每种格式都有什么样的特点呢？我们为什么要去选择这种格式呢？

一、文本文件：

文本文件是Hadoop里面最基本的文件类型，可以从任何编程语言进行读或写，兼容逗号和tab分隔的文件以及其它很多的应用。而且文本文件直接可读的，因为都是字符串，所以在Debug的时候非常有用。然而，数据到达一定规模，这种格式是很低效的：（1）文本文件把数值表示为string浪费了存储空间；（2）很难表示二进制的数据，比如图片，通常依靠其他技术，比如Base64编码

所以文本文件格式总结起来就是：易操作，但性能低

二、序列文件

序列文件本质是基于key-value键值对的二进制容器格式，它比文本格式冗余更少，更高效，适合存储二进制数据，比如图片。而且它是Java专有格式并且跟Hadoop紧密结合。

所以序列文件格式总结起来就是：性能好，但难操作

三、Avro数据文件

Avro数据文件是二进制编码，存储效率更好。它不仅可以在Hadoop生态系统得到广泛支持，还可以在Hadoop之外使用。它是长期存储重要数据的理想选择，可以通过多种语言读写。

而且它内嵌schema文件，通过这个文件我们可以很轻松的像表一样去定义数据的模式，可以灵活制定字段及字段类型。Schema演化可以适应各种变化，比如当前指定一个Schema类型，将来增加了一些数据结构、删除了一些数据、类型发生了变更、长度发生了变更，都是可以应对的。

所以Avro数据文件格式总结起来就是：极好的操作性和性能，是Hadoop通用存储的最佳选择。

以上介绍的三种格式都是行存储，但是Hadoop里面还有一些列存储格式。典型的OLTP以行的形式来存储，就是以连续的行来存储到连续的块，当我们进行随机的寻值访问的时候，我们通常会去加一些条件，对于行存储而言可以迅速定义到块所在位置，然后提取行的数据。而列存储以列为单位进行存储，如果将列存储应用于OLTP我们要定义到特定行进行扫描的时候，它会扫描到所有的列。对于列存储应用到在线事务场景处理就是一个很恐怖的事情，列存储的意义在于应用于大数据分析场景，比如进行特征值的抽取，变量的筛选，通常在大数据场景应用中我们会大量的应用宽表，可能对于某一业务分析而言，我们只需要使用其中一个或几十个这样的列，那么就可去选择一些列进行扫描，不会扫描到全表。行存储与列存储并没有绝对的好坏之分，只是彼此适用的场景不一样。

下面我们看一下列存储重要的存储方式：

一、Parquet文件

Parquet文件格式非常重要，在未来也将会被广泛的使用。我们把HDFS称作是大数据存储事实标准的话，那么Parquet文件就是文件存储格式的事实标准。目前spark已经把它作为默认的文件存储格式，可见它的重要性。最初由cloudera和twitter开发的开源列存储格式，在MapReduce、Hive、Pig、Impala、Spark、Crunch和其他项目中支持应用。它和Avro数据文件都有Schema元数据，区别只是Parquet文件是列存储，Avro数据文件是行存储。这里必须要强调的是Parquet文件在编码方面进行了一些额外优化，减少存储空间，增加了性能。

所以Parquet文件总结起来就是：极好的操作性和性能，是基于列访问模式的最佳选择。

 文件存储格式，需要重点去把握和学习，尤其是每种存储格式优劣势，必须熟练掌握，才可以在使用中更好的去选择使用。另外，我们在平常的工作中也要多去和别人分享交流，这样才会更好的完善自己的知识架构，提升自己的技术水平，友情推荐“大数据cn”微信公众号，等你来交流！

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