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    ORC文件存储格式的深入探究

    四、文件压缩 ORC文件使用两级压缩机制,首先将一个数据流使用流式编码进行编码,然后使用一个可选的压缩对数据流进行进一步压缩。...编码一般会将一个数据流压缩成一个个小的压缩单元,在目前的实现中,压缩单元的默认大小是256KB。 五、内存管理 当ORC writer写数据时,会将整个stripe保存在内存中。...由于stripe的默认值一般比较大,当有多个ORC writer同时写数据时,可能会导致内存不足。为了现在这种并发写时的内存消耗,ORC文件中引入了一个内存管理。...当有新的writer需要写出数据时,会向内存管理注册其大小(一般也就是stripe的大小),当内存管理接收到的总注册大小超过阈值时,内存管理会将stripe的实际大小按该writer注册的内存大小与总注册内存大小的比例进行缩小...当有writer关闭时,内存管理会将其注册的内存从总注册内存中注销。

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    Hive - ORC 文件存储格式详细解析

    一、ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache...2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势: ORC是列式存储,有多种文件压缩方式,并且有着很高的压缩比。 文件是可切分(Split)的。...文件压缩 ORC文件使用两级压缩机制,首先将一个数据流使用流式编码进行编码,然后使用一个可选的压缩对数据流进行进一步压缩。...编码一般会将一个数据流压缩成一个个小的压缩单元,在目前的实现中,压缩单元的默认大小是256KB。 二、Hive+ORC建立数据仓库 在建Hive表的时候我们就应该指定文件的存储格式。...三、Java操作ORC 到https://orc.apache.org官网下载orc源码包,然后编译获取orc-core-1.3.0.jar、orc-mapreduce-1.3.0.jar、orc-tools

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    android图片文字识别,图片转换文字识别

    图片转换文字识别是一款非常好用的功能非常强的图片转换文字手机工具,在图片转换文字识别软件上有着非常多的功能,用户可以使用这款软件在我们工作中解决很多的问题和麻烦,是一款办公学习必备神器,感兴趣的朋友赶紧下载图片转换文字识别开始使用吧...图片转换文字识别软件介绍 这款软件的使用方式也是超级简单的只要你想打印文字的图片上传就可以了上传之后,他经过简单的识别,只需要短短几秒之内就可以把你想要打印的文字,一字不落的帮你打印到你的文档上。...图片转换文字识别软件特点 1、这个软件现在都是免费的下载和使用的无限制的使用,没有限制次数和时间。 2、而且这里的文字都是非常容易帮助你来查看的,不像别的软件一样,它识别不了那些模糊的文字。...3、还可以选择行选择列的一排一排帮助你来进行识别哦。 图片转换文字识别软件优势 1、直接可以用这个软件来进行拍照识别是更加的方便。不用你再使用别的软件进行拍照再导入了。...2、并没有多余的操作,大家可以直接在这个平台上来直接进行的识别,都是大家需要的应用。 3、而且还可以直接裁剪图片的大小和行列,这样也是更加容易你识别的。

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    两种列式存储格式:Parquet和ORC

    Parquet最初是由Twitter和Cloudera合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化里毕业成为Apache顶级项目。...ORC文件格式 ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。...文件结构 和Parquet类似,ORC文件也是以二进制方式存储的,所以是不可以直接读取,ORC文件也是自解析的,它包含许多的元数据,这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。...ORC的文件结构入图6,其中涉及到如下的概念: ORC文件:保存在文件系统上的普通二进制文件,一个ORC文件中可以包含多个stripe,每一个stripe包含多条记录,这些记录按照列进行独立存储,对应到...由于ORC中使用了更加精确的索引信息,使得在读取数据时可以指定从任意一行开始读取,更细粒度的统计信息使得读取ORC文件跳过整个row group,ORC默认会对任何一块数据和索引信息使用ZLIB压缩,因此

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    (译)优化ORC和Parquet文件,提升大SQL读取性能

    ORC和Parquet格式将有关列和行组的信息编码到文件本身中,因此,在对文件中的数据进行解压缩、反序列化和读取之前,需要处理元数据。...IBM Db2 Big SQL的“文件检查工具”有助于识别HDFS中有问题的小文件,并提供文件压缩建议。...ORC和Parquet提供了它们自己的不同工具来进行文件合并或压缩: ORC使用HIVE DDL Parquet使用工具执行合并命令 ORC文件合并 使用Hive DDL(Hive Data Definition...性能改进 内部测试表明,压缩ORC和Parquet小文件有助于显著提高Big SQL的读取性能。...格式的非压缩表运行查询比在压缩表上运行查询多2倍的时间 在parquet格式的非压缩表运行查询比在压缩表上运行查询多1.6倍的时间 这是针对ORC文件格式的压缩测试的输出,其中SLS_SALES_FACT_ORC

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    Parquet与ORC:高性能列式存储 | 青训营笔记

    Parquet与ORC:高性能列式存储 列存 、 行存 数据格式层概述 计算层:各种计算引擎 存储层:承载数据的持久化存储 数据格式层:定义了存储层文件内部的组织格式,计算引擎通过格式层的支持来读写文件...spark.sql.parquet.ebableVectorizeReader 向量化读是主流大数据分析引擎的标准实践,可以极大的提高查询性能 spark以batch的方式从parquet读取数据,下推的逻辑也会适配batch的方式 ORC...详解 ORC 是大数据分析领域使用最广的列存格式之一,出自于hive项目 数据模型 ORC会给包括根节点在内的中间节点都创建一个column 嵌套类型或者集合类型支持和parquet差别较大 optional...支持Hive Transactions实现,目前只有hive本身集成 类似delta lake/hudi/iceberg 基于Base+Delta+Compaction的设计 parquet 对比 ORC...从原理层面,最大的差别就是对于nestedType和复杂类型的处理上 parquet的算法上要复杂很多,带来的cpu的开销比orc略大 orc的算法相对简单,但是要读取更多数据 因此,这个差异对业务效果的影响

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    模式识别: 线性分类

    一、实验目的和要求 目的: 了解线性分类,对分类的参数做一定的了解,理解参数设置对算法的影响。 要求: 1. 产生两类样本 2. 采用线性分类生成出两类样本的分类面 3....三、实验基本原理 感知基本原理: 1.感知的学习过程是不断改变权向量的输入,更新结构中的可变参数,最后实现在有限次迭代之后的收敛。感知的基本模型结构如图1所示: ?...(4) 通过(4)来不断更新w,这种算法就称为感知算法(perceptron algorithm)。...四、实验过程描述 总结: 采用感知算法实现data1.m的数据分类流程如图2所示: ? 图2 单层感知算法程序流程 Fisher准则求得分类面的性能好坏一定程度上受样本影响。...五、实验结果 感知分类结果: ? Fisher线性分类分类结果: ?

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    人脸识别(二)——训练分类

    (源码在第三篇) 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识,这一篇将着重介绍利用pencv(2.4.9)已有的模型进行分类训练。...其中有人脸识别接下来会用到的几个函数(train、load、save、predict)。 ?...同时opencv自带了三个人脸识别算法:Eigenfaces,Fisherfaces 和局部二值模式直方图 (LBPH)。直接调用这三种算法很简单,一般都是三句话足够: ?...数据量较大的情况 小测试中共涉及了15张图片,即使让你人为命名写路径也不算很麻烦,可是人脸识别需要的数据往往很大,这就不可能说人为的去一张张图片的处理了。...之后便是一些处理,将摄像头采集到的图像检测出人脸,再将人脸处理成指定格式,调用predict函数进行识别,和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出!

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    人脸识别(二)——训练分类

    上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识,这一篇将着重介绍利用pencv(2.4.9)已有的模型进行分类训练。...其中有人脸识别接下来会用到的几个函数(train、load、save、predict)。 ?...同时opencv自带了三个人脸识别算法:Eigenfaces,Fisherfaces 和局部二值模式直方图 (LBPH)。直接调用这三种算法很简单,一般都是三句话足够: ?...数据量较大的情况 小测试中共涉及了15张图片,即使让你人为命名写路径也不算很麻烦,可是人脸识别需要的数据往往很大,这就不可能说人为的去一张张图片的处理了。...之后便是一些处理,将摄像头采集到的图像检测出人脸,再将人脸处理成指定格式,调用predict函数进行识别,和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出!

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