在Hive中，我们应该都听过RCFile这种格式吧，关于这种文件格式的结构什么的我就不介绍了，感兴趣的可以去网上找找。今天这篇文章要说的主题是ORC File。

一、定义

　　ORC File，它的全名是Optimized Row Columnar (ORC) file，其实就是对RCFile做了一些优化。据官方文档介绍，这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。它的设计目标是来克服Hive其他格式的缺陷。运用ORC File可以提高Hive的读、写以及处理数据的性能。
和RCFile格式相比，ORC File格式有以下优点：
　　(1)、每个task只输出单个文件，这样可以减少NameNode的负载；
　　(2)、支持各种复杂的数据类型，比如： datetime, decimal, 以及一些复杂类型(struct, list, map, and union)；
　　(3)、在文件中存储了一些轻量级的索引数据；
　　(4)、基于数据类型的块模式压缩：a、integer类型的列用行程长度编码(run-length encoding);b、String类型的列用字典编码(dictionary encoding)；
　　(5)、用多个互相独立的RecordReaders并行读相同的文件；
　　(6)、无需扫描markers就可以分割文件；
　　(7)、绑定读写所需要的内存；
　　(8)、metadata的存储是用 Protocol Buffers的，所以它支持添加和删除一些列。

二、ORC File文件结构

　　ORC File包含一组组的行数据，称为stripes，除此之外，ORC File的file footer还包含一些额外的辅助信息。在ORC File文件的最后，有一个被称为postscript的区，它主要是用来存储压缩参数及压缩页脚的大小。
在默认情况下，一个stripe的大小为250MB。大尺寸的stripes使得从HDFS读数据更高效。
　　在file footer里面包含了该ORC File文件中stripes的信息，每个stripe中有多少行，以及每列的数据类型。当然，它里面还包含了列级别的一些聚合的结果，比如：count, min, max, and sum。下图显示出可ORC File文件结构：

ORC File Format

三、Stripe结构

　　从上图我们可以看出，每个Stripe都包含index data、row data以及stripe footer。Stripe footer包含流位置的目录；Row data在表扫描的时候会用到。
　　Index data包含每列的最大和最小值以及每列所在的行。行索引里面提供了偏移量，它可以跳到正确的压缩块位置。具有相对频繁的行索引，使得在stripe中快速读取的过程中可以跳过很多行，尽管这个stripe的大小很大。在默认情况下，最大可以跳过10000行。拥有通过过滤谓词而跳过大量的行的能力，你可以在表的 secondary keys 进行排序，从而可以大幅减少执行时间。比如你的表的主分区是交易日期，那么你可以对次分区（state、zip code以及last name）进行排序。

四、Hive里面如何用ORCFile

　　在建Hive表的时候我们就应该指定文件的存储格式。所以你可以在Hive QL语句里面指定用ORCFile这种文件格式，如下：

CREATE TABLE ... STORED AS ORC

ALTER TABLE ... [PARTITION partition_spec] SET FILEFORMAT ORC

SET hive.default.fileformat=Orc

所有关于ORCFile的参数都是在Hive QL语句的TBLPROPERTIES字段里面出现，他们是：

下面的例子是建立一个没有启用压缩的ORCFile的表

create table Addresses (
  name string,
  street string,
  city string,
  state string,
  zip int
) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");

五、序列化和压缩

　　对ORCFile文件中的列进行压缩是基于这列的数据类型是integer或者string。具体什么序列化我就不涉及了。。想深入了解的可以看看下面的英文：

Integer Column Serialization
Integer columns are serialized in two streams.
　　1、present bit stream: is the value non-null?
　　2、data stream: a stream of integers
Integer data is serialized in a way that takes advantage of the common distribution of numbers:
　　1、Integers are encoded using a variable-width encoding that has fewer bytes for small integers.
　　2、Repeated values are run-length encoded.
　　3、Values that differ by a constant in the range (-128 to 127) are run-length encoded.
The variable-width encoding is based on Google's protocol buffers and uses the high bit to represent whether this byte is not the last and the lower 7 bits to encode data. To encode negative numbers, a zigzag encoding is used where 0, -1, 1, -2, and 2 map into 0, 1, 2, 3, 4, and 5 respectively.

Each set of numbers is encoded this way:
　　1、If the first byte (b0) is negative:
　　　　-b0 variable-length integers follow.
　　2、If the first byte (b0) is positive:
　　　　it represents b0 + 3 repeated integers
　　　　the second byte (-128 to +127) is added between each repetition
　　　　1 variable-length integer.
In run-length encoding, the first byte specifies run length and whether the values are literals or duplicates. Duplicates can step by -128 to +128. Run-length encoding uses protobuf style variable-length integers.

String Column Serialization

Serialization of string columns uses a dictionary to form unique column values The dictionary is sorted to speed up predicate filtering and improve compression ratios.

String columns are serialized in four streams.
　　1、present bit stream: is the value non-null?
　　2、dictionary data: the bytes for the strings
　　3、dictionary length: the length of each entry
　　4、row data: the row values
Both the dictionary length and the row values are run length encoded streams of integers.