采用建表过程中,直接:stored as orc,就可以指定。 然而用传统文本文件导入的方式,再进行查询测试,如select count(*) from table XX....则会出现:Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Malformed ORC file的问题。...找到解决办法,由于TXT文档导入,无法生成ORC数据结构,所以需要先导入临时表,再从临时表中再导到ORC表中。
ORC文件格式 在Hive 0.11.0版本引入此功能 ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写,ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。...当Hive读取,写入和处理数据时,使用 ORC 文件格式可以提高性能。...state string, zip int ) STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="NONE"); 除此之外,还可以为表指定压缩算法: CREATE...tblproperties ("orc.compress"="Zlib"); 通常不需要设置压缩算法,因为Hive会设置默认的压缩算法 hive.exec.orc.default.compress=...我们通常的做法是将 HDFS 中的数据作为文本,在其上创建 Hive 外部表,然后将数据以 ORC 格式存储在Hive中: CREATE TABLE Addresses_ORC STORED AS ORC
使用正常的org.apache.orc.mapred.OrcInputFormat读orc文件时每行返回的值是: null {"name":"123","age":"456"} null {...即返回: 123 456 456 789 【重写InputFormat,单文件读取】 package is.orc; import org.apache.hadoop.conf.Configuration...; import org.apache.orc.mapred.OrcInputFormat; import org.apache.orc.mapred.OrcMapredRecordReader; import...org.apache.orc.mapred.OrcStruct; import org.apache.orc.Reader; import org.apache.orc.Reader.Options;...对应到orc格式时没找到官方提供的包,只能自己写一个。
总结: 完整用例 #include "llvm/ExecutionEngine/Orc/LLJIT.h" #include "llvm/IR/LegacyPassManager.h" #include...llvm/Transforms/Scalar.h" #include "ExampleModules.h" using namespace llvm; using namespace llvm::orc
8.0.18 版本的确比较慢,于是谷歌之。。
ORC实例总结 总结 因为API茫茫多,逻辑上的一些概念需要搞清,编码时会容易很多。 JIT的运行实体使用LLVMOrcCreateLLJIT可以创建出来,逻辑上的JIT实例。...LLVMShutdown(); return MainResult; } ORC完整 //===------ OrcV2CBindingsBasicUsage.c - Basic OrcV2 C Bindings
自己写的测试工具发现最近打开页面时快时慢,查了原因,发现是css引用的谷歌字体源:fonts.googleapis.com
Apache Hive1.2.1 先看下列式存储的两个代表框架: Apache Parquet比较适合存储嵌套类型的数据,如json,avro,probuf,thrift等 Apache ORC...下面看下具体以orc为例子的场景实战: 需求: 将Hbase的表的数据,加载到Hive中一份,用来离线分析使用。...在hbase中,所以,先建立hive关联hbase的表,然后在建里一个orc的表,用来放数据,sql如下: Sql代码 drop table if exists etldb;...--stored as textfile; tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); --从临时表,加载数据到orc中 insert into...table etldb select * from etldb_hbase; (4)加载完成后,就可以离线分析这个表了,用上orc+snappy的组合,查询时比直接 hive关联hbase
ORC表压缩 ORC表的压缩,需要通过表属性orc.compress来指定。orc.compress的值可以为NONE、ZLIB、SNAPPY,默认为ZLIB。...首先创建一个非压缩的ORC表: create table compress_orc_none ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED...AS orc tblproperties ("orc.compress"="NONE") as select * from compress_2; ?...然后再创建一个使用SNAPPY压缩的ORC表: create table compress_orc_snappy ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\...t' STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY") as select * from compress_2; ?
参考文章:https://prestosql.io/blog/2019/04/23/even-faster-orc.html 最近Presto的官网发表了一篇文章,叙述了新版本的Presto对ORC格式读取的性能优化过程...在 TPC-DS benchmark 测试中,对于 ORC 格式新的读取方式 Presto 总的查询耗费时间减少了约5%,CPU使用量减少了约9%。 What improved?...对于ORC各个数据类型的优化 Why exactly is this faster?.../src/main/java/io/prestosql/orc/stream/BooleanInputStream.java#L218)。...对使用zlib压缩算法的ORC格式进行测试,结果如下。
将 https://start.spring.io 改为 https://start.aliyun.com 或者改为 https://start.springb...
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。...ORC的文件结构如下图,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...ORC文件格式只支持读取指定字段,还不支持只读取特殊字段类型中的指定部分。 使用ORC文件格式时,用户可以使用HDFS的每一个block存储ORC文件的一个stripe。...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
然后在找到这个关于ORC的文章。...如果你英文很好,参考这里: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC 一、ORC文件格式 ORC的全称是(Optimized...ORC在RCFile的基础上进行了一定的改进,所以与RCFile相比,具有以下一些优势: - 1、ORC中的特定的序列化与反序列化操作可以使ORC file writer根据数据类型进行写出。...- 4、除了上面三个理论上就具有的优势之外,ORC的具体实现上还有一些其他的优势,比如ORC的stripe默认大小更大,为ORC writer提供了一个memory manager来管理内存使用情况。...Data Statistics ORC reader用这个索引来跳过读取不必要的数据,在ORC writer生成ORC文件时会创建这个索引文件。
3、重启Genymotion,选中之前选择的device继续单击next下载,可以看到秒级下载完成即可!
CREATE TABLE orc_test( s1 date, s2 string, s3 string ) STORED AS ORC LOCATION '/fayson/orc_test';...ALTER TABLE orc_test ADD COLUMNS (testing string); INSERT overwrite table orc_test SELECT * FROM orc_test...; INSERT into table orc_test SELECT * FROM orc_test; (可左右滑动) ?...string); INSERT overwrite table orc_test SELECT * FROM orc_test; INSERT into table orc_test SELECT...4.ORC文件格式的事务支持尚不完善,具体参考《Hive事务管理避坑指南》,所以在CDH中的Hive中使用ORC格式是不建议的,另外Cloudera Impala也不支持ORC格式,如果你在Hive中创建
相比于Shark,为什么像Hive之类的传统MapReduce框架比较慢? 2. 对于细粒度的任务模型(fine-grained task model),究竟有些什么优势?...为什么之前的MapReduce系统比较慢 常理上有几个理由使得MapReduce框架慢于MPP数据库: 容错所引入的昂贵数据实体化(data materialization)开销。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Nick Humrich 编译 | 笪洁琼,知常曰明,颖子 生产力的增长是靠牺牲性能换来的。这篇文章不再讨论asyn...
1.模型中有使用 MATLAB Function 模块。此时,每个步长在计算时都要调用 MATLAB 去解释执行。这大大降低了仿真速度,解决方法是尽可能改用 F...
1、Hive支持 创建表时指定orc格式即可: create table tmp.orc_test(id bigint, name string, age int) stored as orc TBLPROPERTIES...2、SPARK支持 Spark读: df = spark.read.orc("/tmp/test/orc_data") # 读出来的数据是一个dataframe Spark写: df.write.format...("orc").save("/tmp/test/orc_data2") 3、Hadoop Streaming支持 3.1、读orc文件,输出text hadoop jar /usr/local/hadoop.../orc_streaming_test \ -output /tmp/test/orc_streaming_test2 \ -inputformat org.apache.orc.mapred.OrcInputFormat...\ -outputformat org.apache.orc.mapred.OrcOutputFormat \ -mapper is.orc.MyMapper -reducer is.orc.MyReducer
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