一，Hive SerDe
Hive SerDe（Serialization/Deserialization）是 Hive 中用于序列化和反序列化数据的框架。它允许 Hive 将数据从一种格式转换为另一种格式，以便在 Hive 中进行查询和分析。SerDe 是 Hive 中一个非常重要的组件，因为它允许 Hive 与各种数据格式进行交互，包括 CSV、JSON、Avro、ORC、Parquet 等。
序列化器（Serializer）和反序列化器（Deserializer）
SerDe 是两个单词的拼写 serialized(序列化) 和 deserialized(反序列化)。 什么是序列化和反序列化呢？
当进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据，无论是什么类型的数据都会以 二进制序列的形式在网络上传送。发送方需要把对象转化为字节序列才可在网络上传输， 称为对象序列化；接收方则需要把字节序列恢复为对象，称为对象的反序列化。
Hive的反序列化是对key/value反序列化成hive table的每个列的值。Hive可以方便 的将数据加载到表中而不需要对数据进行转换，这样在处理海量数据时可以节省大量的时间。
读写行数据流程如下:
- 读
HDFS files --> InputFileFormat -->
- 写
Row object --> Serializer -->
当向hdfs写数据的时候，先经过序列化，将数据转化成字节序列,然后以指定的格式(outputformat) 输出到hdfs. 而从hdfs读数据时，则是一个相反的过程。
二，SerDe类型
1. LazySimpleSerDe：用于处理简单的文本数据格式，如 CSV、TSV 等
用于将文本文件中的数据序列化成Hive表中的数据格式和将Hive表中的数据反序列化成文本文件格式。
逻辑：
其逻辑相对较简单：对于输入数据，LazySimpleSerDe会直接按照分隔符进行拆分，并将每行数据映射到表中的列。例如，假设我们有以下文本文件：
1001,John,30
1002,Jane,25
如果我们使用LazySimpleSerDe将其序列化到如下Hive表中：
CREATE TABLE test (
id INT,
name STRING,
age INT
) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
"serialization.format" = ",",
"field.delim" = ","
);
则该表的结果如下：
id name age
1001 John 30
1002 Jane 25
在输出数据时，LazySimpleSerDe会将每个列都转换为字符串，并在每个列之间添加分隔符。
例如，如果我们有一个Hive表并想要将其输出到文本文件，则可以使用以下命令：
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/path/to/output'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
SELECT * FROM test;
则输出的文本文件内容如下：
1001,John,30
1002,Jane,25
用法
要使用LazySimpleSerDe，我们需要将其指定为Hive表的ROW FORMAT SERDE。可以在创建表时指定，如上述例子所示，也可以在已有的表上进行更改。
如果需要更改现有表的SerDe，则可以使用以下语句：
ALTER TABLE my_table
SET SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
"serialization.format" = ",",
"field.delim" = ","
);
其中serialization.format参数指定了输入数据的格式（用于反序列化），而field.delim参数则指定了分隔符。
除了这两个属性外，LazySimpleSerDe还支持其他一些配置属性，例如escape.delim、quote.delim等，可根据具体情况进行设置。
总之，LazySimpleSerDe是一个非常简单易用的SerDe，特别适合处理单纯的文本文件，但对于复杂数据类型和嵌套结构，可能需要使用其他更高级的SerDe。
1. 1 LazyBinarySerDe
和LazySimpleSerDe具有相似的逻辑，只是前者可以处理二进制数据格式。在序列化时，它会将数据转换为二进制格式，并在反序列化时将其转换回文本格式。它主要用于按行存储的二进制格式数据。与其他序列化/反序列化库不同，LazyBinarySerDe可以延迟解析数据，避免了大量解析无关数据的开销，提高了处理效率。
LazyBinarySerDe和LazySimpleSerDe区别
序列化方式：LazyBinarySerDe采用按行存储的二进制格式进行序列化和反序列化操作，而LazySimpleSerDe则采用按行存储的文本格式进行序列化和反序列化。数据类型：LazyBinarySerDe支持更多的数据类型，包括数值类型、日期类型、时间戳类型、布尔类型、字节数组类型和字符串类型等；而LazySimpleSerDe则只支持简单的数据类型，例如字符串、整数和浮点数等。性能：由于LazyBinarySerDe采用二进制格式存储数据，并且可以延迟解析数据，因此它比LazySimpleSerDe具有更好的性能表现，尤其在处理大规模数据集时表现更加明显。应用场景：由于LazyBinarySerDe适用于各种复杂的数据类型和结构，并且具有更好的性能表现，因此它适用于需要高效处理大规模数据集的场景，例如数据仓库、数据挖掘、日志分析等领域。而LazySimpleSerDe则适用于简单的数据处理任务，例如数据导入和导出等。
总之，LazyBinarySerDe是一种基于二进制格式存储数据的高性能序列化/反序列化库，它支持更多的数据类型并且可以延迟解析数据，适用于需要高效处理大规模数据集的场景。而LazySimpleSerDe则适用于简单的数据处理任务，并且使用文本格式进行序列化和反序列化操作。
2.ColumnarSerDe
适用于针对列式存储格式的列存储数据（如ORC或Parquet），它将列组织成连续的位，并使用run-length encoding等技术来提高压缩比例。
ColumnarSerDe适用于列式存储格式的数据，例如ORC或Parquet等。在读取这些格式的数据时，Hive使用ColumnarSerDe来将其反序列化为Hive表中的行格式，而在写入数据时，它会将每个行映射到连续的位上，并使用run-length encoding等技术来提高压缩比例。
它主要用于高效处理大规模数据集。与行式存储格式不同，列式存储格式将每个列的数据存储在独立的数据块中，这种方式可以减少读取不必要数据的次数，提高数据访问效率。
以下是一些关键特点和优势：
列式存储格式：ColumnarSerDe采用列式存储格式，该格式将每个列的数据存储在独立的数据块中，这种方式可以提高查询效率，尤其是在需要过滤、聚合和排序等操作时表现更为突出。压缩和编码：ColumnarSerDe支持多种压缩算法和编码方式，例如gzip、lzo和snappy等，这些方式可以有效地减小数据大小，提高数据传输和存储效率。序列化和反序列化：ColumnarSerDe使用按列存储的方式进行序列化和反序列化操作，这种方式避免了读取不必要数据的开销，减少了解析数据的时间和成本。数据类型：ColumnarSerDe支持各种常见的数据类型，例如整数、浮点数、字符串、日期和时间戳等，并且支持自定义数据类型的定义。应用场景：ColumnarSerDe适用于需要高效处理大规模数据集的场景，例如数据仓库、数据挖掘、日志分析等领域。它可以帮助用户实现更快速、准确和可扩展的数据处理任务。
3. MetadataTypedColumnsetSerDe：
MetadataTypedColumnsetSerDe主要是按行进行序列化和反序列化操作，也就是将数据记录逐行解析为结构化数据，并将其转换为可以进行二进制或文本编码的格式，以便于存储到文件系统中或传输到其他系统中。
MetadataTypedColumnsetSerDe的序列化和反序列化过程依赖于元数据信息，这些元数据信息通常来自于Hive表定义，包括表名、列名以及每个列的数据类型等。在序列化和反序列化时，MetadataTypedColumnsetSerDe使用元数据信息来解释和验证数据内容，并确保数据的完整性和一致性。
由于MetadataTypedColumnsetSerDe是基于元数据信息进行序列化和反序列化的，因此可以方便地处理各种复杂的数据类型和结构，例如数组、嵌套结构和非标准化数据类型等。此外，它还支持各种压缩算法和编码方式，并且可扩展性和灵活性也非常好。
4.AvroSerDe：
AvroSerDe是一种序列化/反序列化库，它用于将数据从Hadoop文件系统中的二进制格式转换为可读取的结构化数据，并将结果写回到Hadoop文件系统。与其他序列化/反序列化库不同，AvroSerDe支持动态模式定义，可以在运行时生成或修改模式，从而实现高度灵活性和可扩展性。
以下是AvroSerDe的一些关键特点和优势：
动态模式定义：AvroSerDe支持动态模式定义，可以在运行时生成或修改模式，并且可以使用JSON格式来定义模式。这种方式使得AvroSerDe具有更好的架构兼容性和扩展性。多语言支持：AvroSerDe支持多种编程语言，例如Java、Python、C++等，这意味着可以跨越不同编程语言和平台进行数据交换，非常方便。数据类型支持：AvroSerDe支持各种常见的数据类型，例如整数、浮点数、字符串、日期和时间戳等，并且还支持数组和嵌套结构等复杂数据类型。压缩和编码：AvroSerDe支持多种压缩算法和编码方式，例如gzip、lzo和snappy等，这些方式可以有效地减小数据大小，提高数据传输和存储效率。应用场景：AvroSerDe适用于需要高度灵活和可扩展的数据处理场景，例如大规模数据集成、流式数据处理等领域。它可以帮助用户实现更快速、准确和可扩展的数据处理任务。
3-4.MetadataTypedColumnsetSerDe和AvroSerDe序列化区别
文件格式：MetadataTypedColumnsetSerDe是基于Hive表定义的元数据信息进行序列化和反序列化的，适用于多种文件格式存储；而AvroSerDe则针对Avro文件格式进行优化。Avro文件格式是一种灵活的数据交换格式，支持动态模式定义，并且可以跨越不同编程语言和平台进行数据交换。数据类型：MetadataTypedColumnsetSerDe适用于各种复杂的数据类型和结构，例如数组、嵌套结构和非标准化数据类型等；而AvroSerDe则具有更好的架构兼容性和扩展性，可以支持各种数据类型和自定义数据类型的定义。应用场景：MetadataTypedColumnsetSerDe主要适用于需要使用Hive表定义的元数据信息的数据处理任务，例如数据仓库和数据分析任务；而AvroSerDe适用于需要高度灵活和可扩展的数据处理场景，例如大规模数据集成、流式数据处理等领域。
总之，MetadataTypedColumnsetSerDe和AvroSerDe都是按行进行序列化和反序列化操作的序列化/反序列化库，它们都具有各自的优点和适用场景。在选择哪种库时，需要根据具体需求来决定。如果需要使用Hive表定义的元数据信息进行数据处理，则可以考虑MetadataTypedColumnsetSerDe；如果需要灵活、可扩展和跨平台的数据交换方案，则可以考虑AvroSerDe。
5. OrcSerDe：
OrcSerDe是一种基于ORC文件格式的序列化/反序列化库，它主要用于高效地存储和处理大规模数据集。ORC文件格式是一种高度优化的列式存储格式，它将每个列的数据存储在独立的数据块中，并使用索引和统计信息来提高查询效率。
OrcSerDe优势：
ORC文件格式：OrcSerDe采用ORC文件格式进行序列化和反序列化操作，该格式是一种高度优化的列式存储格式，能够提高查询效率并减少存储空间。压缩和编码：OrcSerDe支持多种压缩算法和编码方式，例如gzip、lzo和snappy等，这些方式可以有效地减小数据大小，提高数据传输和存储效率。统计信息和索引：OrcSerDe使用统计信息和索引来加速查询操作，例如通过过滤条件和聚合操作等。数据类型：OrcSerDe支持各种常见的数据类型，例如整数、浮点数、字符串、日期和时间戳等，并且还支持数组和嵌套结构等复杂数据类型。应用场景：OrcSerDe适用于需要高效存储和处理大规模数据集的场景，例如数据仓库、数据挖掘、日志分析等领域。它可以帮助用户实现更快速、准确和可扩展的数据处理任务。
6. ParquetHiveSerDe：
Parquet文件格式：ParquetHiveSerDe采用Parquet文件格式进行序列化和反序列化操作，该格式是一种高度优化的列式存储格式，能够提高查询效率并减少存储空间。
压缩和编码：ParquetHiveSerDe支持多种压缩算法和编码方式，例如gzip、lzo和snappy等，这些方式可以有效地减小数据大小，提高数据传输和存储效率。统计信息和索引：ParquetHiveSerDe使用统计信息和索引来加速查询操作，例如通过过滤条件和聚合操作等。数据类型：ParquetHiveSerDe支持各种常见的数据类型，例如整数、浮点数、字符串、日期和时间戳等，并且还支持数组和嵌套结构等复杂数据类型。应用场景：ParquetHiveSerDe适用于需要高效存储和处理大规模数据集的场景，例如数据仓库、数据挖掘、日志分析等领域。它可以帮助用户实现更快速、准确和可扩展的数据处理任务。
7. JsonSerDe：
JsonSerDe是一种序列化/反序列化库，它用于将JSON格式的数据转换为可读取的结构化数据。与其他序列化/反序列化库不同，JsonSerDe可以将JSON格式的数据映射到Hive表的列，从而实现数据的快速查询和分析。
JsonSerDe优势：
JSON格式支持：JsonSerDe支持各种JSON格式，例如简单类型、数组类型和嵌套类型等，并且支持自定义数据类型的定义。
Hive表格集成：JsonSerDe可以将JSON格式的数据映射到Hive表的列，从而实现对结构化数据的快速查询和分析。
数据类型支持：JsonSerDe支持各种常见的数据类型，例如整数、浮点数、字符串、日期和时间戳等，并且还支持数组和嵌套结构等复杂数据类型。
压缩和编码：JsonSerDe支持多种压缩算法和编码方式，例如gzip、lzo和snappy等，这些方式可以有效地减小数据大小，提高数据传输和存储效率。
应用场景：JsonSerDe适用于需要处理JSON格式的数据，并且需要进行快速查询和分析的场景，例如Web日志、社交媒体和移动应用等领域。它可以帮助用户实现更快速、准确和可扩展的数据处理任务。
8.自定义SerDe
除了上述常见的 SerDe 之外，Hive 还支持自定义 SerDe，你可以根据自己的需要编写自己的 SerDe 来处理特定格式的数据。自定义 SerDe 可以通过实现 `org.apache.hadoop.hive.serde2.SerDe` 接口来实现。
总的来说，Hive SerDe 支持多种数据格式，你可以选择最适合你的数据格式的 SerDe 来处理数据。如果没有适合你的数据格式的 SerDe，你也可以编写自己的 SerDe 来处理数据。
三，应用案例
使用 SerDe 需要定义一个 Hive 表，并指定 SerDe 的名称和属性。例如，以下是一个使用 CSV 格式的 SerDe 的示例：
CREATE TABLE mytable (
id INT,
name STRING,
age INT
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
'separatorChar' = ',',
'quoteChar' = '"',
'escapeChar' = '\\'
)
在上面的示例中，我们创建了一个名为 `mytable` 的 Hive 表，并将其定义为使用 `OpenCSVSerde` SerDe。我们还指定了 SerDe 的一些属性，例如分隔符、引号字符和转义字符。这些属性将告诉 SerDe 如何解析和处理数据。
在实际使用中，我们可以将数据加载到 Hive 表中，并使用 Hive SQL 对其进行查询和分析。例如，我们可以使用以下命令将 CSV 文件加载到 `mytable` 表中：
LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/csv/file' INTO TABLE mytable
之后，我们可以使用 Hive SQL 对表中的数据进行查询和分析，例如：
SELECT name, age FROM mytable WHERE id = 1;
这将返回 `mytable` 表中 `id` 为 1 的行的 `name` 和 `age` 列的值。
总的来说，Hive SerDe 是 Hive 中非常重要的一个组件，它允许 Hive 与各种数据格式进行交互，并且可以定义数据的结构和模式。如果你需要在 Hive 中处理非标准数据格式，SerDe 可能是一个非常有用的工具。
四.spark3引擎下适合SerDe
Spark 3引擎文件SerDe是推荐Arrow SerDe。Arrow SerDe是一种基于内存的列式存储格式，它可以在不同的计算框架之间高效地传输数据。与其他SerDe库不同，Arrow SerDe使用统一的数据模型和内存布局来表示数据，在多个计算框架中具有良好的互操作性。
以下是Arrow SerDe的一些关键特点和优势：
高性能：Arrow SerDe采用内存映射方式进行数据传输和处理，避免了磁盘IO开销，并且对于大规模数据集的处理具有良好的扩展性。
跨语言支持：Arrow SerDe支持多种编程语言，例如Java、Python、C++等，这意味着可以跨越不同编程语言和平台进行数据交换，非常方便。
数据类型支持：Arrow SerDe支持各种常见的数据类型，例如整数、浮点数、字符串、日期和时间戳等，并且还支持数组和嵌套结构等复杂数据类型。
应用场景：Arrow SerDe适用于需要高效处理大规模数据集的场景，例如数据仓库、数据挖掘、日志分析等领域。它可以帮助用户实现更快速、准确和可扩展的数据处理任务。
参考文档：
DeveloperGuide - Apache Hive - Apache Software Foundation
serde_arrow - Rust
参考文章
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