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24 hive—进阶—数据压缩求职学习资料

本文介绍了24 hive—进阶—数据压缩求职学习资料,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

Hive 压缩

对于数据密集型任务,I/O操作和网络数据传输需要花费相当长的时间才能完成。通过在 Hive 中启用压缩功能,我们可以提高 Hive 查询的性能,并节省 HDFS 集群上的存储空间。

HiveQL语句最终都将转换成为hadoop中的MapReduce job,而MapReduce job可以有对处理的数据进行压缩。

首先说明mapreduce哪些过程可以设置压缩:需要分析处理的数据在进入map前可以压缩,然后解压处理,map处理完成后的输出可以压缩,这样可以减少网络I/O(reduce通常和map不在同一节点上),reduce拷贝压缩的数据后进行解压,处理完成后可以压缩存储在hdfs上,以减少磁盘占用量。

24 hive—进阶—数据压缩

Hive中间数据压缩

提交后,一个复杂的 Hive 查询通常会转换为一系列多阶段 MapReduce 作业,这些作业将通过 Hive 引擎进行链接以完成整个查询。因此,这里的 ‘中间输出’ 是指前一个 MapReduce 作业的输出,将会作为下一个 MapReduce 作业的输入数据。

可以通过使用 Hive Shell 中的 set 命令或者修改 hive-site.xml 配置文件来修改 hive.exec.compress.intermediate 属性,这样我们就可以在 Hive Intermediate 输出上启用压缩。

hive.exec.compress.intermediate:默认为false,设置true为激活中间数据压缩功能,就是MapReduce的shuffle阶段对mapper产生中间压缩。可以使用 set 命令在 hive shell 中设置这些属性

set hive.exec.compress.intermediate=true set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 或者 set hive.exec.compress.intermediate=true set mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

也可以在配置文件中进行配置

<property>    <name>hive.exec.compress.intermediate</name>    <value>true</value>    <description>      This controls whether intermediate files produced by Hive between multiple map-reduce jobs are compressed.      The compression codec and other options are determined from Hadoop config variables mapred.output.compress*    </description> </property> <property>    <name>hive.intermediate.compression.codec</name>    <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>    <description/> </property>

最终输出结果压缩

hive.exec.compress.output:用户可以对最终生成的Hive表的数据通常也需要压缩。该参数控制这一功能的激活与禁用,设置为true来声明将结果文件进行压缩。

mapred.output.compression.codec:将hive.exec.compress.output参数设置成true后,然后选择一个合适的编解码器,如选择SnappyCodec。设置如下(两种压缩的编写方式是一样的):

set hive.exec.compress.output=true  set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 或者 set mapred.output.compress=true set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

同样可以通过配置文件配置

<property>   <name>hive.exec.compress.output</name>   <value>true</value>   <description>     This controls whether the final outputs of a query (to a local/HDFS file or a Hive table) is compressed.     The compression codec and other options are determined from Hadoop config variables mapred.output.compress*   </description> </property>

常见的压缩格式

Hive支持的压缩格式有bzip2、gzip、deflate、snappy、lzo等。Hive依赖Hadoop的压缩方法,所以Hadoop版本越高支持的压缩方法越多,可以在$HADOOP_HOME/conf/core-site.xml中进行配置:

<property>       <name>io.compression.codecs</name>       <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec     </value>   </property>   <property>  <property> <name>io.compression.codec.lzo.class</name> <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value> </property>

需要注意的是在我们在hive配置开启压缩之前,我们需要配置让Hadoop 支持,因为hive 开启压缩只是指明了使用哪一种压缩算法,具体的配置还是需要在Hadoop 中配置

常见的压缩格式有:

24 hive—进阶—数据压缩

其中压缩比bzip2 > zlib > gzip > deflate > snappy > lzo > lz4,在不同的测试场景中,会有差异,这仅仅是一个大概的排名情况。bzip2、zlib、gzip、deflate可以保证最小的压缩,但在运算中过于消耗时间。

从压缩性能上来看:lz4 > lzo > snappy > deflate > gzip > bzip2,其中lz4、lzo、snappy压缩和解压缩速度快,压缩比低。

所以一般在生产环境中,经常会采用lz4、lzo、snappy压缩,以保证运算效率。

压缩格式 对应的编码/解码
DEFAULT org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
Gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
Bzip org.apache.hadoop.io.compress.BzipCodec
Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
Lzo org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

对于使用 Gzip or Bzip2 压缩的文件我们是可以直接导入到text 存储类型的表中的,hive 会自动帮我们完成数据的解压

CREATE TABLE raw (line STRING)    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't' LINES TERMINATED BY 'n';  LOAD DATA LOCAL INPATH '/tmp/weblogs/20090603-access.log.gz' INTO TABLE raw;

Native Libraries

Hadoop由Java语言开发,所以压缩算法大多由Java实现;但有些压缩算法并不适合Java进行实现,会提供本地库Native Libraries补充支持。Native Libraries除了自带bzip2, lz4, snappy, zlib压缩方法外,还可以自定义安装需要的功能库(snappy、lzo等)进行扩展。而且使用本地库Native Libraries提供的压缩方式,性能上会有50%左右的提升。

使用命令可以查看native libraries的加载情况:

hadoop checknative -a

24 hive—进阶—数据压缩

完成对Hive表的压缩,有两种方式:配置MapReduce压缩、开启Hive表压缩功能。因为Hive会将SQL作业转换为MapReduce任务,所以直接对MapReduce进行压缩配置,可以达到压缩目的;当然为了方便起见,Hive中的特定表支持压缩属性,自动完成压缩的功能。

Hive中的可用压缩编解码器

要在 Hive 中启用压缩,首先我们需要找出 Hadoop 集群上可用的压缩编解码器,我们可以使用下面的 set 命令列出可用的压缩编解码器。

hive> set io.compression.codecs; io.compression.codecs=   org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,   org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,   org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,   org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,   com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,   com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

演示

首先我们创建一个未经压缩的表tmp_no_compress

CREATE TABLE tmp_no_compress ROW FORMAT DELIMITED LINES TERMINATED BY 'n' AS SELECT * FROM log_text;

我们看一下不设置压缩属性的输出

24 hive—进阶—数据压缩

在 Hive Shell 中设置压缩属性:

set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

根据现有表 tmp_order_id 创建一个压缩后的表 tmp_order_id_compress:

CREATE TABLE tmp_compress ROW FORMAT DELIMITED LINES TERMINATED BY 'n' AS SELECT * FROM log_text;

我们在看一下设置压缩属性后输出:

24 hive—进阶—数据压缩

总结

  1. 数据压缩可以发生在哪些阶段 1 输入数据可以压缩后的数据 2 中间的数据可以压缩 3 输出的数据可以压缩
  2. hive 仅仅是配置了开启压缩和使用哪种压缩方式,真正的配置是在hadoop 中配置的,而数据的压缩是在MapReduce 中发生的
  3. 对于数据密集型任务,I/O操作和网络数据传输需要花费相当长的时间才能完成。通过在 Hive 中启用压缩功能,我们可以提高 Hive 查询的性能,并节省 HDFS 集群上的存储空间。

Hive 压缩

对于数据密集型任务,I/O操作和网络数据传输需要花费相当长的时间才能完成。通过在 Hive 中启用压缩功能,我们可以提高 Hive 查询的性能,并节省 HDFS 集群上的存储空间。

HiveQL语句最终都将转换成为hadoop中的MapReduce job,而MapReduce job可以有对处理的数据进行压缩。

首先说明mapreduce哪些过程可以设置压缩:需要分析处理的数据在进入map前可以压缩,然后解压处理,map处理完成后的输出可以压缩,这样可以减少网络I/O(reduce通常和map不在同一节点上),reduce拷贝压缩的数据后进行解压,处理完成后可以压缩存储在hdfs上,以减少磁盘占用量。

24 hive—进阶—数据压缩

Hive中间数据压缩

提交后,一个复杂的 Hive 查询通常会转换为一系列多阶段 MapReduce 作业,这些作业将通过 Hive 引擎进行链接以完成整个查询。因此,这里的 ‘中间输出’ 是指前一个 MapReduce 作业的输出,将会作为下一个 MapReduce 作业的输入数据。

可以通过使用 Hive Shell 中的 set 命令或者修改 hive-site.xml 配置文件来修改 hive.exec.compress.intermediate 属性,这样我们就可以在 Hive Intermediate 输出上启用压缩。

hive.exec.compress.intermediate:默认为false,设置true为激活中间数据压缩功能,就是MapReduce的shuffle阶段对mapper产生中间压缩。可以使用 set 命令在 hive shell 中设置这些属性

set hive.exec.compress.intermediate=true set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 或者 set hive.exec.compress.intermediate=true set mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

也可以在配置文件中进行配置

<property>    <name>hive.exec.compress.intermediate</name>    <value>true</value>    <description>      This controls whether intermediate files produced by Hive between multiple map-reduce jobs are compressed.      The compression codec and other options are determined from Hadoop config variables mapred.output.compress*    </description> </property> <property>    <name>hive.intermediate.compression.codec</name>    <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>    <description/> </property>

最终输出结果压缩

hive.exec.compress.output:用户可以对最终生成的Hive表的数据通常也需要压缩。该参数控制这一功能的激活与禁用,设置为true来声明将结果文件进行压缩。

mapred.output.compression.codec:将hive.exec.compress.output参数设置成true后,然后选择一个合适的编解码器,如选择SnappyCodec。设置如下(两种压缩的编写方式是一样的):

set hive.exec.compress.output=true  set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 或者 set mapred.output.compress=true set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

同样可以通过配置文件配置

<property>   <name>hive.exec.compress.output</name>   <value>true</value>   <description>     This controls whether the final outputs of a query (to a local/HDFS file or a Hive table) is compressed.     The compression codec and other options are determined from Hadoop config variables mapred.output.compress*   </description> </property>

常见的压缩格式

Hive支持的压缩格式有bzip2、gzip、deflate、snappy、lzo等。Hive依赖Hadoop的压缩方法,所以Hadoop版本越高支持的压缩方法越多,可以在$HADOOP_HOME/conf/core-site.xml中进行配置:

<property>       <name>io.compression.codecs</name>       <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec     </value>   </property>   <property>  <property> <name>io.compression.codec.lzo.class</name> <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value> </property>

需要注意的是在我们在hive配置开启压缩之前,我们需要配置让Hadoop 支持,因为hive 开启压缩只是指明了使用哪一种压缩算法,具体的配置还是需要在Hadoop 中配置

常见的压缩格式有:

24 hive—进阶—数据压缩

其中压缩比bzip2 > zlib > gzip > deflate > snappy > lzo > lz4,在不同的测试场景中,会有差异,这仅仅是一个大概的排名情况。bzip2、zlib、gzip、deflate可以保证最小的压缩,但在运算中过于消耗时间。

从压缩性能上来看:lz4 > lzo > snappy > deflate > gzip > bzip2,其中lz4、lzo、snappy压缩和解压缩速度快,压缩比低。

所以一般在生产环境中,经常会采用lz4、lzo、snappy压缩,以保证运算效率。

压缩格式 对应的编码/解码
DEFAULT org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
Gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
Bzip org.apache.hadoop.io.compress.BzipCodec
Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
Lzo org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

对于使用 Gzip or Bzip2 压缩的文件我们是可以直接导入到text 存储类型的表中的,hive 会自动帮我们完成数据的解压

CREATE TABLE raw (line STRING)    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't' LINES TERMINATED BY 'n';  LOAD DATA LOCAL INPATH '/tmp/weblogs/20090603-access.log.gz' INTO TABLE raw;

Native Libraries

Hadoop由Java语言开发,所以压缩算法大多由Java实现;但有些压缩算法并不适合Java进行实现,会提供本地库Native Libraries补充支持。Native Libraries除了自带bzip2, lz4, snappy, zlib压缩方法外,还可以自定义安装需要的功能库(snappy、lzo等)进行扩展。而且使用本地库Native Libraries提供的压缩方式,性能上会有50%左右的提升。

使用命令可以查看native libraries的加载情况:

hadoop checknative -a

24 hive—进阶—数据压缩

完成对Hive表的压缩,有两种方式:配置MapReduce压缩、开启Hive表压缩功能。因为Hive会将SQL作业转换为MapReduce任务,所以直接对MapReduce进行压缩配置,可以达到压缩目的;当然为了方便起见,Hive中的特定表支持压缩属性,自动完成压缩的功能。

Hive中的可用压缩编解码器

要在 Hive 中启用压缩,首先我们需要找出 Hadoop 集群上可用的压缩编解码器,我们可以使用下面的 set 命令列出可用的压缩编解码器。

hive> set io.compression.codecs; io.compression.codecs=   org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,   org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,   org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,   org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,   com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,   com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

演示

首先我们创建一个未经压缩的表tmp_no_compress

CREATE TABLE tmp_no_compress ROW FORMAT DELIMITED LINES TERMINATED BY 'n' AS SELECT * FROM log_text;

我们看一下不设置压缩属性的输出

24 hive—进阶—数据压缩

在 Hive Shell 中设置压缩属性:

set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

根据现有表 tmp_order_id 创建一个压缩后的表 tmp_order_id_compress:

CREATE TABLE tmp_compress ROW FORMAT DELIMITED LINES TERMINATED BY 'n' AS SELECT * FROM log_text;

我们在看一下设置压缩属性后输出:

24 hive—进阶—数据压缩

总结

  1. 数据压缩可以发生在哪些阶段 1 输入数据可以压缩后的数据 2 中间的数据可以压缩 3 输出的数据可以压缩
  2. hive 仅仅是配置了开启压缩和使用哪种压缩方式,真正的配置是在hadoop 中配置的,而数据的压缩是在MapReduce 中发生的
  3. 对于数据密集型任务,I/O操作和网络数据传输需要花费相当长的时间才能完成。通过在 Hive 中启用压缩功能,我们可以提高 Hive 查询的性能,并节省 HDFS 集群上的存储空间。

Hive 压缩

对于数据密集型任务,I/O操作和网络数据传输需要花费相当长的时间才能完成。通过在 Hive 中启用压缩功能,我们可以提高 Hive 查询的性能,并节省 HDFS 集群上的存储空间。

HiveQL语句最终都将转换成为hadoop中的MapReduce job,而MapReduce job可以有对处理的数据进行压缩。

首先说明mapreduce哪些过程可以设置压缩:需要分析处理的数据在进入map前可以压缩,然后解压处理,map处理完成后的输出可以压缩,这样可以减少网络I/O(reduce通常和map不在同一节点上),reduce拷贝压缩的数据后进行解压,处理完成后可以压缩存储在hdfs上,以减少磁盘占用量。

24 hive—进阶—数据压缩

Hive中间数据压缩

提交后,一个复杂的 Hive 查询通常会转换为一系列多阶段 MapReduce 作业,这些作业将通过 Hive 引擎进行链接以完成整个查询。因此,这里的 ‘中间输出’ 是指前一个 MapReduce 作业的输出,将会作为下一个 MapReduce 作业的输入数据。

可以通过使用 Hive Shell 中的 set 命令或者修改 hive-site.xml 配置文件来修改 hive.exec.compress.intermediate 属性,这样我们就可以在 Hive Intermediate 输出上启用压缩。

hive.exec.compress.intermediate:默认为false,设置true为激活中间数据压缩功能,就是MapReduce的shuffle阶段对mapper产生中间压缩。可以使用 set 命令在 hive shell 中设置这些属性

set hive.exec.compress.intermediate=true set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 或者 set hive.exec.compress.intermediate=true set mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

也可以在配置文件中进行配置

<property>    <name>hive.exec.compress.intermediate</name>    <value>true</value>    <description>      This controls whether intermediate files produced by Hive between multiple map-reduce jobs are compressed.      The compression codec and other options are determined from Hadoop config variables mapred.output.compress*    </description> </property> <property>    <name>hive.intermediate.compression.codec</name>    <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>    <description/> </property>

最终输出结果压缩

hive.exec.compress.output:用户可以对最终生成的Hive表的数据通常也需要压缩。该参数控制这一功能的激活与禁用,设置为true来声明将结果文件进行压缩。

mapred.output.compression.codec:将hive.exec.compress.output参数设置成true后,然后选择一个合适的编解码器,如选择SnappyCodec。设置如下(两种压缩的编写方式是一样的):

set hive.exec.compress.output=true  set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 或者 set mapred.output.compress=true set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

同样可以通过配置文件配置

<property>   <name>hive.exec.compress.output</name>   <value>true</value>   <description>     This controls whether the final outputs of a query (to a local/HDFS file or a Hive table) is compressed.     The compression codec and other options are determined from Hadoop config variables mapred.output.compress*   </description> </property>

常见的压缩格式

Hive支持的压缩格式有bzip2、gzip、deflate、snappy、lzo等。Hive依赖Hadoop的压缩方法,所以Hadoop版本越高支持的压缩方法越多,可以在$HADOOP_HOME/conf/core-site.xml中进行配置:

<property>       <name>io.compression.codecs</name>       <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec     </value>   </property>   <property>  <property> <name>io.compression.codec.lzo.class</name> <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value> </property>

需要注意的是在我们在hive配置开启压缩之前,我们需要配置让Hadoop 支持,因为hive 开启压缩只是指明了使用哪一种压缩算法,具体的配置还是需要在Hadoop 中配置

常见的压缩格式有:

24 hive—进阶—数据压缩

其中压缩比bzip2 > zlib > gzip > deflate > snappy > lzo > lz4,在不同的测试场景中,会有差异,这仅仅是一个大概的排名情况。bzip2、zlib、gzip、deflate可以保证最小的压缩,但在运算中过于消耗时间。

从压缩性能上来看:lz4 > lzo > snappy > deflate > gzip > bzip2,其中lz4、lzo、snappy压缩和解压缩速度快,压缩比低。

所以一般在生产环境中,经常会采用lz4、lzo、snappy压缩,以保证运算效率。

压缩格式 对应的编码/解码
DEFAULT org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
Gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
Bzip org.apache.hadoop.io.compress.BzipCodec
Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
Lzo org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

对于使用 Gzip or Bzip2 压缩的文件我们是可以直接导入到text 存储类型的表中的,hive 会自动帮我们完成数据的解压

CREATE TABLE raw (line STRING)    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't' LINES TERMINATED BY 'n';  LOAD DATA LOCAL INPATH '/tmp/weblogs/20090603-access.log.gz' INTO TABLE raw;

Native Libraries

Hadoop由Java语言开发,所以压缩算法大多由Java实现;但有些压缩算法并不适合Java进行实现,会提供本地库Native Libraries补充支持。Native Libraries除了自带bzip2, lz4, snappy, zlib压缩方法外,还可以自定义安装需要的功能库(snappy、lzo等)进行扩展。而且使用本地库Native Libraries提供的压缩方式,性能上会有50%左右的提升。

使用命令可以查看native libraries的加载情况:

hadoop checknative -a

24 hive—进阶—数据压缩

完成对Hive表的压缩,有两种方式:配置MapReduce压缩、开启Hive表压缩功能。因为Hive会将SQL作业转换为MapReduce任务,所以直接对MapReduce进行压缩配置,可以达到压缩目的;当然为了方便起见,Hive中的特定表支持压缩属性,自动完成压缩的功能。

Hive中的可用压缩编解码器

要在 Hive 中启用压缩,首先我们需要找出 Hadoop 集群上可用的压缩编解码器,我们可以使用下面的 set 命令列出可用的压缩编解码器。

hive> set io.compression.codecs; io.compression.codecs=   org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,   org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,   org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,   org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,   com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,   com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

演示

首先我们创建一个未经压缩的表tmp_no_compress

CREATE TABLE tmp_no_compress ROW FORMAT DELIMITED LINES TERMINATED BY 'n' AS SELECT * FROM log_text;

我们看一下不设置压缩属性的输出

24 hive—进阶—数据压缩

在 Hive Shell 中设置压缩属性:

set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

根据现有表 tmp_order_id 创建一个压缩后的表 tmp_order_id_compress:

CREATE TABLE tmp_compress ROW FORMAT DELIMITED LINES TERMINATED BY 'n' AS SELECT * FROM log_text;

我们在看一下设置压缩属性后输出:

24 hive—进阶—数据压缩

总结

  1. 数据压缩可以发生在哪些阶段 1 输入数据可以压缩后的数据 2 中间的数据可以压缩 3 输出的数据可以压缩
  2. hive 仅仅是配置了开启压缩和使用哪种压缩方式,真正的配置是在hadoop 中配置的,而数据的压缩是在MapReduce 中发生的
  3. 对于数据密集型任务,I/O操作和网络数据传输需要花费相当长的时间才能完成。通过在 Hive 中启用压缩功能,我们可以提高 Hive 查询的性能,并节省 HDFS 集群上的存储空间。

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