简述Hive存储数据吗？

八股文_Hive 0 146

Hive通过使用HDFS（Hadoop Distributed File System）存储数据。其底层存储结构是基于表的方式，每个表的数据存储在HDFS上的文件中。Hive支持多种存储格式，包括：

数据存储方式：
- Hive的表可以是管理表（Managed Table）或者外部表（External Table）。管理表的数据由Hive控制，删除表时，数据也会被删除；而外部表的数据则由用户管理，删除表时数据不会被删除。
- 在HDFS上，数据以文件的形式存储在指定的目录下。每个表会映射到一个HDFS路径，数据被按文件存储并且可能会分布在多个HDFS节点上。
存储格式：
- 文本格式（TextFile）：最简单的存储方式，通常是纯文本格式，每行数据是一个记录。查询速度慢，不支持高效的压缩和数据跳跃访问。
```
CREATE TABLE sample_table (name STRING, age INT)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
```

ORC格式：专为Hive优化的列式存储格式，支持高效的压缩和更快的查询速度，尤其适合读取和写入大量数据时。ORC格式还支持索引、复杂数据类型和事务。
“`sql
CREATE TABLE sample_orc_table (name STRING, age INT)
STORED AS ORC;
“`
Parquet格式：与ORC类似，是另一种列式存储格式，广泛应用于各种大数据生态系统中，如Apache Spark。它提供良好的压缩比和查询性能，适用于大规模数据的分析处理。

“`sql
CREATE TABLE sample_parquet_table (name STRING, age INT)
STORED AS PARQUET;
“`
Avro格式：一种基于行的存储格式，通常用于消息队列等流式数据场景。Avro支持多种数据类型，且能够与其他数据格式互相转换。

“`sql
CREATE TABLE sample_avro_table (name STRING, age INT)
STORED AS AVRO;
“`

列式存储与行式存储：
- 列式存储（如ORC、Parquet）和行式存储（如TextFile、Avro）是Hive支持的两种主要存储方式。
- 列式存储更适用于查询分析型应用，它能够提高查询性能，减少数据扫描量，尤其是在只访问少数几个列时。
- 行式存储适用于数据导入导出，或者当需要读取大部分行数据时。
压缩与性能：
- Hive支持在存储时对数据进行压缩，减少存储空间的占用。常见的压缩格式包括Snappy、Gzip和Bzip2。
- 使用列式存储（ORC、Parquet等）格式时，压缩效率通常较高，查询性能也更好。

Hive使用HDFS作为底层存储系统，并支持多种存储格式，包括文本格式、ORC、Parquet、Avro和RCFile等。列式存储格式（如ORC和Parquet）通常提供更好的查询性能和压缩效率，适合大规模数据分析任务，而行式存储格式（如TextFile和Avro）则适用于简单的存储需求。