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 {...需要开发一个转换器，只返回OrcInputFormat返回的json串的value即可。...; 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
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
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
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。
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; ?
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。
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
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
string Country; } optional string Url; } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 可以把这个Schema转换成树状结构...图3 Parquet的schema结构 可以看出在Schema中所有的基本类型字段都是叶子节点，在这个Schema中一共存在6个叶子节点，如果把这样的Schema转换成扁平式的关系模型，就可以理解为该表包含六个列...格式会将其转换成如下的树状结构： 图5 ORC的schema结构 在ORC的结构中这个schema包含10个column，其中包含了复杂类型列和原始类型的列，前者包括LIST、STRUCT、MAP和UNION...在场景二的基础上，将维度表（除了store_sales表）转换成一个struct或者map对象，源store_sales表中的字段保持不变。...在场景三的基础上，将部分维度表的struct内的字段再转换成struct或者map对象，只存在struct中嵌套map的情况，最深的嵌套为三层。
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
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...目前没有支持 依赖业务侧根据查询特征去保证顺序 过滤下推Predicate PushDown parquet mr库实现，实现高效的过滤机制 引擎侧传入filter expression parquet mr转换为具体...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
IBM Db2 Big SQL使用的两种常见文件存储格式是ORC和Parquet，这些文件格式以列格式存储数据，以优化读取和过滤列的子集。...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。...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
写入orc工厂类 首先我们要引入相应的pom org.apache.flink flink-orc_2.11...格式的数据，所以需要把输入数据组织成VectorizedRowBatch对象，而这个转换的功能就是由OrcBulkWriterFactory中的变量---也就是抽象类Vectorizer类完成的，主要实现的方法就是...格式写入，那么需要继承抽象类Vectorizer，并且实现自己的转换方法vectorize。...如果用户在写入orc文件之后，想添加一些自己的元数据信息，可以覆盖org.apache.flink.orc.vector.Vectorizer#addUserMetadata方法来添加相应的信息。...compression = {NONE, ZLIB, SNAPPY} orc.compress.size 262,144 compression chunk size orc.stripe.size
目录 一、orc格式修改为text 1.问题描述 2.表结构 3.报错内容 4.定位原因 5.解决办法 二、text格式修改为orc ---- 一、orc格式修改为text 1.问题描述 一张orc格式的表...Changing file format (from ORC) is not supported for table 4.定位原因 这个方法只支持原先是text格式的表转为orc格式，那只是修改了表属性...不支持从orc格式转为text格式。 5.解决办法 新建一张text格式表，将orc格式表数据插入进去，删除原表。...二、text格式修改为orc --改变格式 alter table 表名 set fileformat orc; --设置 INPUTFORMAT、OUTPUTFORMAT、SERDE ALTER TABLE...表名 SET FILEFORMAT INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat
原来是我在创建表格的时候,选择的格式是ORC。 而在导入数据的时候,文本文件却非ORC格式的,固报了这个异常!...在这篇博客中,也提到了原因… ORC格式是列式存储的表，不能直接从本地文件导入数据，只有当数据源表也是ORC格式存储时，才可以直接加载，否则会出现上述报错。...解决方案: 将ORC格式的表删除换成textfile存储格式的即可。 先创建一个以textfile格式的临时表先将源文件数据加载到该表，然后再从textfile表中insert数据到ORC目标表中。
组件分享之后端组件——一个基于Golang的ORC组件包 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件...组件基本信息 组件：gosseract 开源协议：MIT License 内容 本节我们分享一个基于Golang的ORC组件包gosseract，当下对于图片识别的需求越来越多，难免我们需要在Go程序下进行图片的处理...，本节我们就进行分享一个ORC的工具包gosseract，它是通过使用Tesseract c++库进行实现的，如果你想按照服务的方式使用，直接部署https://github.com/otiai10/ocrserver
对象转换层：这一层在 parquet-mr 项目中，包含多个模块，作用是完成其他对象模型与 Parquet 内部数据模型的映射和转换，Parquet 的编码方式使用的是 striping and assembly...对象模型层：定义如何读取 Parquet 文件的内容，这一层转换包括 Avro、Thrift、Protocal Buffer 等对象模型/序列化格式、Hive serde 等的适配。...并且为了帮助大家理解和使用，Parquet 提供了 org.apache.parquet.example 包实现了 java 对象和 Parquet 文件的转换。...所以如果你的项目使用了 Avro 等对象模型，这些数据序列化到磁盘还是使用的 parquet-mr 定义的转换器把他们转换成 Parquet 自己的存储格式。...Parquet vs ORC 除了 Parquet，另一个常见的列式存储格式是 ORC（OptimizedRC File）。
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