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。
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
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
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。
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
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
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。...ORC目前没有支持,仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。...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
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
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术,船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测,当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时,立即抓拍告警。
河道船只识别系统通过计算机视觉技术对河道中的船只进行监测,如河道船只识别系统识别到有船只违规行为如取土捕鱼采砂等,河道船只识别系统立即抓拍告警同步回传给后台监控及时通知相关人员立即处理。
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为,当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域(危险区域)附近出现人员来回反复停留时,系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台,...这种情况下,人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析,一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况,人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录,有利于之后调查取证,进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准,将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测,水尺监测识别系统监测到河道水位异常时,立即告警,推送给后台。...水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率,既方便又节省人力。
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
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。...相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云