一.测试背景


工作中想把历史的APP日志结构化到Hive中进行查询,由于数据较大,需要进行压缩,根据Hive官方提供的几种压缩格式分别进行写入,读取,OLAP计算的性能测试,以求找到最好的压缩格式。

 

二.测试方法概述

 

* 数据来源:采用生产上数据抽样,大小为100G。原始日志格式为textfile文件(标准JSON)。
* 测试平台:公司Ambari测试平台,物理内存100G。
* 测试方法:将textfile文件通过脚本自动录入到Hive里,形成大表。(注:解析JSON数据的serde使用 hdp hive自带的
hive-hcatalog-core.jar 里面的org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe类)
* 从大表创建基于各种不同存储方式的分区表。
* 核心组件HDP版本选择


三.实际操作

1.建立大表js_data
CREATE TABLE IF NOT EXISTS data_ysz.js_data (referer STRING,ip
STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId
STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId
STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING,visitDate STRING) ROW FORMAT
SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe';
2.装载数据到js_data
load data inpath '' into table js_data
3.根据大表建立不同存储方式的分区表(依次为RCfile,ORC,sequencefile,parquet,Avro)
Create table js_data_partitioned_rcfile(referer STRING,ip STRING,articleId
STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title
STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype
STRING,domain STRING,action STRING) PARTITIONED BY (visitDate STRING) STORED AS
RCfile Create table js_data_partitioned_orc(referer STRING,ip STRING,articleId
STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title
STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype
STRING,domain STRING,action STRING)PARTITIONED BY (visitDate STRING) STORED AS
ORC Create table js_data_partitioned_sequencefile(referer STRING,ip
STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId
STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId
STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING) PARTITIONED BY (visitDate
STRING) STORED AS SequenceFile Create table
js_data_partitioned_parquetfile(referer STRING,ip STRING,articleId
STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId STRING,title
STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId STRING,atype
STRING,domain STRING,action STRING) PARTITIONED BY (visitDate STRING) STORED AS
parquetfile Create table js_data_partitioned_avrofile(referer STRING,ip
STRING,articleId STRING,catalogCode STRING,userAgent STRING,sessionId
STRING,title STRING,deviceId STRING,url STRING,visitTime STRING,catalogId
STRING,atype STRING,domain STRING,action STRING) PARTITIONED BY (visitDate
STRING) STORED AS Avro
 

4.基于如下SQL进行测试

 
select visitdate,count(*) as pv from 表名 where action = '1' and domain =
'static.scms.sztv.com.cn' group by visitdate order by pv;
四.结果数据统计

 

 
性能测试结果
存储格式 ORC Sequencefile Parquet RCfile Avro
数据压缩后大小 1.8G 67.0G 11G 63.8G 66.7G
存储耗费时间 535.7s 625.8s 537.3s 543.48 544.3
SQL查询响应速度 19.63s 184.07s 24.22s 88.5s 281.65s
五.结论

1.在压缩存储时间上,除Sequencefile外基本都相差无几。

2.数据压缩比例上ORC最优,相比textfile节省了50倍磁盘空间,parquet压缩性能也较好。

3.SQL查询速度而言,ORC与parquet性能较好,远超其余存储格式。

综合上述各种性能指标,建议工作中原始日志写入hive的存储格式都采用ORC或者parquet格式,这和目前主流的做法一致。