RCFile的每個行組中，元數(shù)據(jù)頭部和表格數(shù)據(jù)段分別進行壓縮。

　　對于所有元數(shù)據(jù)頭部，RCFile使用RLE(Run Length Encoding)算法來壓縮數(shù)據(jù)。由于同一列中所有域的長度值都順序存儲在該部分，RLE算法能夠找到重復值的長序列，尤其對于固定的域長度。

　　表格數(shù)據(jù)段不會作為整個單元來壓縮;相反每個列被獨立壓縮，使用Gzip壓縮算法。RCFile使用重量級的Gzip壓縮算法，是為了獲得較好的壓縮比，而不使用RLE算法的原因在于此時列數(shù)據(jù)非排序。此外，由于Lazy壓縮策略，當處理一個行組時，RCFile不需要解壓所有列。因此，相對較高的Gzip解壓開銷可以減少。

　　盡管RCFile對表格數(shù)據(jù)的所有列使用同樣的壓縮算法，不過如果使用不同的算法來壓縮不同列或許效果會更好。RCFile將來的工作之一可能就是根據(jù)每列的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)分布來自適應選擇最好的壓縮算法。

　　數(shù)據(jù)追加

　　RCFile不支持任意方式的數(shù)據(jù)寫操作，僅提供一種追加接口，這是因為底層的HDFS當前僅僅支持數(shù)據(jù)追加寫文件尾部。數(shù)據(jù)追加方法描述如下。

　　RCFile為每列創(chuàng)建并維護一個內(nèi)存column holder，當記錄追加時，所有域被分發(fā)，每個域追加到其對應的column holder。此外，RCFile在元數(shù)據(jù)頭部中記錄每個域對應的元數(shù)據(jù)。

　　RCFile提供兩個參數(shù)來控制在刷寫到磁盤之前，內(nèi)存中緩存多少個記錄。一個參數(shù)是記錄數(shù)的限制，另一個是內(nèi)存緩存的大小限制。

　　RCFile首先壓縮元數(shù)據(jù)頭部并寫到磁盤，然后分別壓縮每個column holder，并將壓縮后的column holder刷寫到底層文件系統(tǒng)中的一個行組中。

　　數(shù)據(jù)讀取和Lazy解壓

　　在MapReduce框架中，mapper將順序處理HDFS塊中的每個行組。當處理一個行組時，RCFile無需全部讀取行組的全部內(nèi)容到內(nèi)存。

　　相反，它僅僅讀元數(shù)據(jù)頭部和給定查詢需要的列。因此，它可以跳過不必要的列以獲得列存儲的I/O優(yōu)勢。例如，表tbl(c1, c2, c3, c4)有4個列，做一次查詢“SELECT c1 FROM tbl WHERE c4 = 1”，對每個行組，RCFile僅僅讀取c1和c4列的內(nèi)容。在元數(shù)據(jù)頭部和需要的列數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中后，它們需要解壓。元數(shù)據(jù)頭部總會解壓并在內(nèi)存中維護直到RCFile處理下一個行組。然而，RCFile不會解壓所有加載的列，相反，它使用一種Lazy解壓技術。

　　Lazy解壓意味著列將不會在內(nèi)存解壓，直到RCFile決定列中數(shù)據(jù)真正對查詢執(zhí)行有用。由于查詢使用各種WHERE條件，Lazy解壓非常有用。如果一個WHERE條件不能被行組中的所有記錄滿足，那么RCFile將不會解壓WHERE條件中不滿足的列。例如，在上述查詢中，所有行組中的列c4都解壓了。然而，對于一個行組，如果列c4中沒有值為1的域，那么就無需解壓列c1。

　　行組大小

　　I/O性能是RCFile關注的重點，因此RCFile需要行組夠大并且大小可變。行組大小和下面幾個因素相關。

　　行組大的話，數(shù)據(jù)壓縮效率會比行組小時更有效。根據(jù)對Facebook日常應用的觀察，當行組大小達到一個閾值后，增加行組大小并不能進一步增加Gzip算法下的壓縮比。

　　行組變大能夠提升數(shù)據(jù)壓縮效率并減少存儲量。因此，如果對縮減存儲空間方面有強烈需求，則不建議選擇使用小行組。需要注意的是，當行組的大小超過4MB，數(shù)據(jù)的壓縮比將趨于一致。

　　盡管行組變大有助于減少表格的存儲規(guī)模，但是可能會損害數(shù)據(jù)的讀性能，因為這樣減少了Lazy解壓帶來的性能提升。而且行組變大會占用更多的內(nèi)存，這會影響并發(fā)執(zhí)行的其他MapReduce作業(yè)。考慮到存儲空間和查詢效率兩個方面，F(xiàn)acebook選擇4MB作為默認的行組大小，當然也允許用戶自行選擇參數(shù)進行配置。

　　小結

　　本文簡單介紹了RCFile存儲結構，其廣泛應用于Facebook公司的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Hive中。首先，RCFile具備相當于行存儲的數(shù)據(jù)加載速度和負載適應能力;其次，RCFile的讀優(yōu)化可以在掃描表格時避免不必要的列讀取，測試顯示在多數(shù)情況下，它比其他結構擁有更好的性能;再次，RCFile使用列維度的壓縮，因此能夠有效提升存儲空間利用率。

　　為了提高存儲空間利用率，F(xiàn)acebook各產(chǎn)品線應用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)從2010年起均采用RCFile結構存儲，按行存儲(SequenceFile/TextFile)結構保存的數(shù)據(jù)集也轉存為RCFile格式。此外，Yahoo公司也在Pig數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中集成了RCFile，RCFile正在用于另一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)Howl(http://wiki.apache.org/pig/Howl)。而且，根據(jù)Hive開發(fā)社區(qū)的交流，RCFile也成功整合加入其他基于MapReduce的數(shù)據(jù)分析平臺。有理由相信，作為數(shù)據(jù)存儲標準的RCFile，將繼續(xù)在MapReduce環(huán)境下的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析中扮演重要角色。