Hive ORC + SNAPPY

Hive orc 格式 + snappy 压缩是比较常用的存储加压缩格式。

今天处理下面的场景时，解决了一些问题，记录下来：

flume消费kafka的数据实时写入hdfs，通过创建分区表，t + 1 时，需要看到昨天的数据：

　　 flume 通过snappy 将数据写入hdfs，可以通过在fliume.conf中配置以下

1. 保证每天的数据写入同一个目录中：

   agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = /user/hive/warehouse/ods.db/kafka_2_hdfs_test/ods_sale_alter/dt=%Y-%m-%d 

2. 避免在hdfs写入过多的小文件：

   tier1.sinks.hdfs_sink.hdfs.idleTimeout=0

   这个参数是某个topic停止活动时间超过设置的值时，就把hdfs上文件结尾的.tmp去掉，并开始写入新文件。设置为0，表示忽略停止时间。

3. 配置了2的参数后，会造成一个问题，当新的一天，数据开始写入hdfs上另一个目录后，
   比如"dt=2019-03-02","dt=2019-03-01"文件夹下的最后一个文件，还是以.tmp结尾的，在hive建表后，数据格式错误会报错。
   所以需要我们通过脚本，每天修复文件名称：
   

   hadoop -mv abc.tmp abc

4. 另外就是hive建表的问题：
   当数据导入hdfs后，我们想针对flume倒过来的数据，建立snappy压缩，orc格式的hive表。 
   建表语句如下：

   DROP TABLE IF EXISTS test_orc_snappy;
   CREATE EXTERNAL TABLE test_orc_snappy (
     x_json string
     )
   PARTITIONED BY (`dt` string) 
   ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY "\t"
   STORED AS orc
   LOCATION ‘/user/hive/warehouse/ods.db/kafka_2_hdfs_test/test_orc_snappy‘
   TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY");

   然而，我忽略了一件很重要的事，文件虽然用了snappy压缩，但是没有转化为orc格式。
   假如我们还想继续使用orc格式，那就只能把这张表当做底层表，在上层表比如 dw 层，中通过insert into的方式，
   转为orc格式的表。

5. 那么这里可以使用的建表语句是什么呢？
   

   CREATE EXTERNAL TABLE test_snappy (
     x_json string
     )
   PARTITIONED BY (`dt` string) 
   ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY "\t"
   STORED AS textfile
   LOCATION ‘/user/hive/warehouse/ods.db/kafka_2_hdfs_test/ods_sale_alter‘
   TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY")

   使用textFile就可以了。

Hive ORC + SNAPPY

原文：https://www.cnblogs.com/drjava/p/10458266.html