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
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
我们至少需要投入的硬件成本，就 T 是一次性硬盘购买费用加上维护费用，即 33 + 9.2 = 42W 元。 根据硬盘推算服务器投入 接下来，我们还需要计算服务器的相关成本。...根据服务器托管推算维护费用 把 2u 服务器托管在较好的机房里， 每台服务器托管的费用每年大概是 1W 元。前面我们算过服务器需要 12 台，那么一年的托管费用就是 12W 元。...现在我们来算算第一年的投入是多少，这个投入包括硬盘的投入及维护费用、服务器的硬件费用和托管费用，以及宽带费用。...计算公式如下： 第一年投入费用 = 42W（硬盘新购与备用盘）+ 36W（服务器一次性投入）+ 12W（服务器托管费）+ 10W（宽带费用）= 100W 元 而后续每年维护费用，包括硬盘替换费用（假设都用完...）、服务器的维护费用和宽带费用。
费用报销操作包括： 在资金计划内付款，如之前有预付过货款，则进行 预付应付清账； 在资金计划内付款，如之前没有预付过货款，则根据需要支付的金额和明细进行应付清账。...费用报销用于冲销之前的员工借款，进行清账，冲销个人借款（F-30） 步骤1：输入待清账相关信息 ? 步骤2：输入清账金额和起息日 ? 步骤3：输入原因代码 ?
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
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...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
题目描述 如题，给出一个网络图，以及其源点和汇点，每条边已知其最大流量和单位流量费用，求出其网络最大流和在最大流情况下的最小费用。...接下来M行每行包含四个正整数ui、vi、wi、fi，表示第i条有向边从ui出发，到达vi，边权为wi（即该边最大流量为wi），单位流量的费用为fi。...输出格式： 一行，包含两个整数，依次为最大流量和在最大流量情况下的最小费用。...如图，最优方案如下： 第一条流为4-->3，流量为20，费用为3*20=60。 第二条流为4-->2-->3，流量为20，费用为（2+1）*20=60。...第三条流为4-->2-->1-->3，流量为10，费用为（2+9+5）*10=160。 故最大流量为50，在此状况下最小费用为60+60+160=280。 故输出50 280。
，工单被Debit，意思是工单从成本中心吸收成本过来；制造费用的核算比起前两者稍显复杂，这里简单做一个说明。...首先，按制造费用项目设置初级成本要素（Category = 1），用来归集实际发生的制造费用， Dr:制造费用(1)-XX成本中心 10万 Cr:银行存款/… 10万 接下来，按制造费用项目设置对应的次级成本要素...（Category = 41）,用来归集工单制造费用，期末工单Apply Overhead之后， Dr:制造费用(41)-工单 9.5万（计算规则：Costing Sheet.Credit = Base..._*Percentage） Cr:制造费用(41)-XX成本中心 9.5万 期末，计算成本中心(XX成本中心)制造费用的借方数(Debit，实际发生额)与贷方数（Credit，工单吸收部分）的差额，V...= 制造费用(1) - 制造费用(41)，V <0，表明成本中心被过渡吸收(Over Absorption)，反之，则是Under Absorption， 最后，编制制造费用差异结转凭证（期末手工编制）
算法 zkw费用流：多路增广，增光 的边 无源汇上下界最小费用可行流 每次强行增加下界的流量 类似网络流，拆边 原边的费用为c，拆出来的边费用为0 负边和负圈 直接应用 SDOI2016数字配对 我的思路...： 建出 个点，如果ai是aj的质数倍，从bi个点向bj个点连边 跑有上下界可行费用最大流（woc这是个什么东西。。）...正解 两个数能够配对，分解后指数之和差为1则可以匹配 按照差值分为两类 不断增广 WF2011 有上下界最大费用最大流 ——》限制相等的情况，可以通过加一维费用来解决 时间复杂度： 回路问题 TJOI2013...找出入度不为1的点， 枚举是否更改（好傻逼） 正解 黑白染色，建二分图 从一个点向四个方向连边，（1,0） （1,1）（1,1） （1,1） Topcoder 黑白染色后对度数进行限制 考虑如何处理费用...拆点，把一个点拆成两个，连流量为1的边，如果是直的，那么一定会经过中间的边，问题便可以得到解决 费用递增 美食节 JSOI2009球队XX 平方的性质满足费用递增 WC2007 签到问题 二分图模型
二维费用背包呢，编者感觉是二重01背包的进化体，之前我们讨论的都是只有一个限定背包容量，比如在背包容量为V所能获得的价值，现在二维费用背包就是又加上了重量，比如背包容量为V且背包重量不能超过为M所能获得的价值...二维费用背包问题是经典的动态规划问题之一，与普通的背包问题不同，它引入了两种不同的费用。问题的描述通常是这样的：给定一组物品，每个物品有两种费用（比如重量和体积），以及每个物品对应的价值。...目标是选择一些物品放入背包中，使得在两种费用的限制下，背包中物品的总价值最大。...请注意，以上是一般形式的二维费用背包问题。具体问题的实现可能会有一些差异，具体问题的要求需要根据实际情况进行调整。 这里用acwing上的例题：8....既然有二维费用背包，那是不是就有三维、四维…… 具体的解法都是雷同的，这里不再解释，这里二维费用背包谈的比较浅，一些地方写的不是很好，有错误的地方请大家指出，共同进步，感谢大家支持。下篇更新分组背包。
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