本篇文章给大家谈谈hive存储格式orc，以及hive orc文件存储格式对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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Hive优化之Hive的配置参数优化
1、设置hive.optimize.skewjoin=true，开启后，在join过程中hive会将计数超过阈值hive.skewjoin.key(默认100000)的倾斜key对应的行临时写进文件中，然后再启动另一个job做map join生成结果。
2、可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。
3、设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true； 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000； 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中。同一种数据的多种处理：从一个数据源产生的多个数据聚合，无需每次聚合都需要重新扫描一次。
4、（二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
5、Hive的优化需要结合具体情况进行分析和优化，可以从数据分区、建立索引和优化查询等方面入手。通过合理配置硬件、调整优化参数，以及优化HiveQL语句等操作，可以提高查询的执行效率和准确性。对于大数据量的查询和分析，优化Hive是非常重要的。
hive读取orc文件行数
1、hive读取orc文件行数：避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的。Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据，并同时将数据Load到目标表中。
2、（4）orc.compress：这是orc存储格式表的一个属性，用来指定orc存储的压缩方式（暂放）。
3、hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用。
4、不变。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
5、ORC文件格式 ORC文件也是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取，ORC文件也是自解析的，它包含许多的元数据，这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。
Hive实战之Youtube数据集
1、警告：由于并发和安全问题，HiveServer1和Hive CLI在CDH 5中不推荐使用，并且将在未来版本中删除。Cloudera建议您尽快迁移到 Beeline 和 HiveServer2 。如果您使用HiveServer2的Beeline，则不需要Hive CLI。HiveServer2和HiveServer1可以在同一个系统上并发运行，共享相同的数据集。
2、a.check_rule这里直接用字符串写死，则用双斜线转义；a.check_rule这里的正则如果是从hive表中获取，则用单斜杠转义；hive在翻译sql表达式时，可明确看出：hive表中的单斜杠转义，会被自动转化为双斜杠进行匹配，也就是说hive表中单斜杠转义提取的时候变成双斜杠，大家注意下。
3、Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。
4、大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
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