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在大数据领域，Hive是一种常用的数据仓库工具，用于管理和处理大规模数据集。Hive底层支持多种数据存储格式，这些格式对于数据存储、查询性能和压缩效率等方面有不同的优缺点。本文将介绍Hive底层的三种主要数据存储格式：文本文件格式、Parquet格式和ORC格式。
一、三…前言
在大数据领域，Hive是一种常用的数据仓库工具，用于管理和处理大规模数据集。Hive底层支持多种数据存储格式，这些格式对于数据存储、查询性能和压缩效率等方面有不同的优缺点。本文将介绍Hive底层的三种主要数据存储格式：文本文件格式、Parquet格式和ORC格式。
一、三种存储格式 文本文件格式：文本文件格式是最基本的数据存储格式之一，它以纯文本方式存储数据，每一行表示一条记录。这种格式简单易用，适用于各种类型的数据，但由于没有压缩和优化，它的存储效率相对较低。同时，在查询性能方面，由于数据没有被结构化，可能会出现较慢的查询速度。 Parquet格式：Parquet是一种列式存储格式，它将数据按列进行存储，相同类型的数据被存储在一起，利于数据压缩和编码。这种格式在存储大规模数据时非常高效，可以大幅减少存储空间，并提高查询性能。由于Hive支持谓词下推优化，Parquet格式可以更好地利用这一特性，使得查询更快速。在一个 Parquet 类型的 Hive 表文件中，数据被分成多个行组，每个列块又被拆分成若干的页（Page），如下图所示： Parquet 在存储数据时，元数据也同 Parquet 的文件结构一样，被分成多层文件级别的元数据、列块级别的元数据及页级别的元数据。
