一、数据内容

95002,刘晨,女,19,IS
95017,王风娟,女,18,IS
95018,王一,女,19,IS
95013,冯伟,男,21,CS
95014,王小丽,女,19,CS
95019,邢小丽,女,19,IS
95020,赵钱,男,21,IS

二、查看 HDFS 是否支持 Snappy 格式

在 shell 命令行执行：

hadoop checknative

返回：

21/01/26 20:32:52 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
21/01/26 20:32:52 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop:  true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so
zlib:    true /lib64/libz.so.1
snappy:  true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libsnappy.so.1
lz4:     true revision:99
bzip2:   false

若是 snappy 后面是 true ，则支持 snappy 压缩。

三、方式一：使用 load 方式加载

1、建表

create table student
	(id Int,
	name String,
	sex String,
	age Int,
	country String) 
partitioned by(date_str String)
stored as parquet
tblproperties("parquet.compress"="SNAPPY");

2、查看表结构，是否与第一步中建的一样

desc formatted student;

3、直接加载数据

load data local inpath '/root/student.snappy.parquet' into table student partition(date_str='2021');

四、方式二：将文件先 put 到指定目录，最后 load

–hive使用snappy压缩，parquet格式存储文件（先将文件存放到HDFS的’/stu’目录下，然后再使用下面的建表语句，可以直接扫描到）
–但是分区表，扫描不到（错误意识）

1、先将文件 put 到 HDFS 指定的目录下（若是分区表，要 put 到指定分区）

hadoop fs -out  /root/student.snappy.parquet  /stu/date_str=2020

2、建表

create external table student_snappy
	(id Int,
	name String,
	sex String,
	age Int,
	country String)
partitioned by(date_str String)
stored as parquet
location '/stu'
tblproperties("parquet.compress"="SNAPPY");

3、查看表结构，是否与第二步中建的一样

desc formatted student;

4、直接加载数据

load data inpath '/stu/date_str=2020' into table student_snappy partition(date_str='2020');

五、注意事项：

1、Hive 表的字段类型与 Parquet 文件中字段的类型必须一致。否则会导致空表（但不会报错，让你不会察觉）

2、使用第二种方法的时候。若不是分区表，不用 load 加载也可以查到数据。但若是分区表，则必须使用 load 加载，否则会导致空表（但不会报错，让你不会察觉）

3、使用第二种方法建分区表的时候。建表语句 location 不带分区目录。

六、附：使用 Spark 将 txt 文件转为 Snappy 压缩（Spark默认压缩格式），Parquet 格式的文件

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{
    DataFrame, SaveMode, SparkSession}

/**
  * 将txt转为parquet
  */
object Txt2Parquet {
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    

    //待转换的文件路径
    val path = "E:\\data\\student.txt"

    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName("Txt2Parquet")
      .master("local[*]").getOrCreate()

    //RDD ===> DataFrame
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    //设置日志级别
    sc.setLogLevel("WARN")

    //读取txt文件
    val stuRDD: RDD[String] = sc.textFile(path)

    //RDD ===> DataFrame 需要隐式转换
    import spark.implicits._
    val stuDF: DataFrame = stuRDD.map(_.split(",", -1))
      .map(line => Student(line(0).toInt, line(1), line(2), line(3).toInt, line(4))).toDF()
    
    //写为Snappy压缩的Parquet文件。设置文件数为1
    stuDF.repartition(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("E:\\data\\student")

    //设置压缩格式为gzip
//    stuDF.repartition(1).write.mode(SaveMode.Overwrite)
//      .option("compression","gzip").parquet("E:\\data\\student_gzip")

    //关闭资源
    spark.stop()

  }
  case class Student(id: Int, name: String, sex: String, age: Int, country: String)
}