压缩格式
Hive支持的压缩格式有bzip2、gzip、deflate、snappy、lzo等。Hive依赖Hadoop的压缩方法，所以Hadoop版本越高支持的压缩方法越多，可以在$HADOOP_HOME/conf/core-site.xml中进行配置：
代码语言：javascript复制<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
</value>
</property> 常见的压缩格式有：
其中压缩比bzip2 > zlib > gzip > deflate > snappy > lzo > lz4，在不同的测试场景中，会有差异，这仅仅是一个大概的排名情况。bzip2、zlib、gzip、deflate可以保证最小的压缩，但在运算中过于消耗时间。
从压缩性能上来看：lz4 > lzo > snappy > deflate > gzip > bzip2，其中lz4、lzo、snappy压缩和解压缩速度快，压缩比低。
所以一般在生产环境中，经常会采用lz4、lzo、snappy压缩，以保证运算效率。
Native Libraries
Hadoop由Java语言开发，所以压缩算法大多由Java实现；但有些压缩算法并不适合Java进行实现，会提供本地库Native Libraries补充支持。Native Libraries除了自带bzip2, lz4, snappy, zlib压缩方法外，还可以自定义安装需要的功能库（snappy、lzo等）进行扩展。
而且使用本地库Native Libraries提供的压缩方式，性能上会有50%左右的提升。
使用命令可以查看native libraries的加载情况：
代码语言：javascript复制hadoop checknative -a
完成对Hive表的压缩，有两种方式：配置MapReduce压缩、开启Hive表压缩功能。因为Hive会将SQL作业转换为MapReduce任务，所以直接对MapReduce进行压缩配置，可以达到压缩目的；当然为了方便起见，Hive中的特定表支持压缩属性，自动完成压缩的功能。
