腾讯的orc

是指腾讯云提供的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）服务。OCR是一种将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本的技术。

OCR技术在各个领域都有广泛的应用，包括身份证识别、银行卡识别、车牌识别、票据识别、表格识别等。通过使用OCR技术，可以实现自动化的文本识别和数据提取，提高工作效率和准确性。

腾讯云的OCR服务提供了多种OCR能力，包括通用文字识别、身份证识别、银行卡识别、车牌识别、名片识别、票据识别等。用户可以根据自己的需求选择相应的OCR能力进行使用。

腾讯云的OCR服务具有以下优势：

高准确率：采用了深度学习和图像处理算法，能够提供高准确率的文字识别结果。
多种语言支持：支持中文、英文等多种语言的文字识别，满足不同地区和场景的需求。
多种识别能力：提供了多种OCR能力，覆盖了常见的文本识别场景，满足不同业务需求。
灵活易用：提供了简单易用的API接口和SDK，方便开发者快速集成和使用OCR服务。
数据安全保障：腾讯云采用了严格的数据隐私保护措施，确保用户数据的安全性和隐私性。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云的OCR服务，具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/866

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Hive ORC文件格式

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。...旨在解决其他Hive文件格式的局限。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。...还包了一些含列级聚合的计数，最小值，最大值以及总和。下图说明了ORC文件结构： ?...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...ORC具有通常不需要修改的属性。但是，对于特殊情况，你可以修改下表中列出的属性： ?

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Hive ORC文件格式存储与测试（Malformed ORC file解决）

Hive本身支持好多种数据格式，其中OrcFile是当前压缩比最大的一个。因此进行该方面的实践。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。...插入结果，对比大小，还是十分令人振奋的。从200多M，直接变为几K。而且进行查询，发现查询速度还是比普通的提高很多！

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ORC与Parquet表的压缩

Hive表压缩功能除了直接配置MapReduce压缩功能外，Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性。 ?...但支持的压缩格式有限，ORC表支持None、Zlib、Snappy压缩，默认为ZLIB压缩。但这3种压缩格式不支持切分，所以适合单个文件不是特别大的场景。...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。...虽然小数据量的参考意义不大，但基本能看出来，Parquet各压缩方式之间还是比较稳定的，而且整体要比ORC的压缩率要低。...--设置parquet表的压缩格式为SNAPPY set parquet.compression=SNAPPY; --设置orc表的压缩格式为SNAPPY set orc.compress=SNAPPY

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Presto对ORC格式的优化

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?...ORC格式对数据的解码分为两个步骤：第一步是使用传统的压缩格式（例如，gzip）去减少数据的存储空间；第二步是针对特定的数据类型使用特定的压缩算法去将原生的byte类型变成Value（例如text、number...对于ORC各个数据类型的优化 Why exactly is this faster?...对使用zlib压缩算法的ORC格式进行测试，结果如下。

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Hadoop Streaming 读ORC文件

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 {...的返回值是null， OrcStruct toString的返回值是一个json串。...; 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;...如果不合并小文件，可能出现map数过大的情况,资源消耗过多，且执行效率很慢。对应到orc格式时没找到官方提供的包，只能自己写一个。

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ORC文件存储格式的深入探究

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。...- 2、提供了多种RCFile中没有的indexes，这些indexes可以使ORC的reader很快的读到需要的数据，并且跳过无用数据，这使得ORC文件中的数据可以很快的得到访问。...- 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。...图1-ORC文件结构图二、ORC数据存储方法在ORC格式的hive表中，记录首先会被横向的切分为多个stripes，然后在每一个stripe内数据以列为单位进行存储，所有列的内容都保存在同一个文件中...在Hive-0.13中，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。

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LLVM（5）ORC实例分析

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。...注释 LLVMOrcThreadSafeModuleRef createDemoModule(void) { // 创建一个新的ThreadSafeContext和底层的LLVMContext。...LLVMOrcThreadSafeContextRef TSCtx = LLVMOrcCreateNewThreadSafeContext(); // 获取底层的LLVMContext的引用。...执行JIT生成的代码。...LLVMShutdown(); return MainResult; } ORC完整 //===------ OrcV2CBindingsBasicUsage.c - Basic OrcV2 C Bindings

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LLVM（6）ORC实例分析：Transform in cpp

Transform用例总结该用例调用JIT的setTransform接口，传入pass对IR代码做了一系列优化。优化一：fac函数的调用者能直接拿到返回值，不在需要进入fac计算了。...优化二：fac函数内的递归调用被拉平了，使用goto在函数内解决，避免了递归函数调用压栈，提升运行时间。...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

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Hive使用ORC格式存储离线表

比较适合存储嵌套类型的数据，如json，avro，probuf，thrift等 Apache ORC是对RC格式的增强，支持大多数hive支持的数据类型，主要在压缩和查询层面做了优化。...Sequencefile：二进制格式 rcfile：面向列的二进制格式 orc：rcfile的增强版本，列式存储 parquet：列式存储，对嵌套类型数据支持较好 hive文件支持压缩方式...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。...，所以需要加入一个中间临时表，用于中转数据，先将 text数据导入一个文件格式weitextfile的表，然后再把这个表的数据直接导入orc的表，当然现在我们的数据源在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; CREATE TABLE etldb

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orc文件格式对常用系统的支持

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...返回的数据： null {"name":"123","age":"456"} null {"name":"456","age":"789"} 3.2、读orc文件，写orc文件： hadoop...MyReducer implements Reducer { //要创建的ORC文件中的字段类型...的mapper： package is.orc; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text;...extends Reducer { //要创建的ORC文件中的字段类型 private TypeDescription

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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。...关于Orc文件格式的官网介绍，见：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC 需要注意的是，ORC在读写时候需要消耗额外的...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...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。

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答应我，别在CDH5中使用ORC好吗

1.首先我们创建一张ORC格式的Hive表，从插入一行数据。...其实这个异常主要是因为使用ORC格式的文件与Hive的矢量化特性不兼容导致的，本文Fayson会介绍会如何解决这个故障。...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...ORC格式的表，也没办法达到一份数据，多个计算引擎同时访问的目的。...最后其实ORC格式是Hortonworks家的，Parquet才是Cloudera的，从两家产品竞争关系上讲，也不会互相支持。所以只要你还在玩CDH5，就别再折腾ORC了。

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两种列式存储格式：Parquet和ORC

，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式...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...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

本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案...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...ORC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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组件分享之后端组件——一个基于Golang的ORC组件包

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...} 代码中使用也比较简单，加载起来相关需要识别的图片就可以有效读取器内容信息，当然我们也可以在docconv组件中一起使用本次的OCR组件，详细可以参考Issues，这里面详细的说明了。...上述代码在运行时需要确保你当前环境下已经安装了tesseract-ocr，这里我们建议使用Ubuntu环境或容器环境下使用，具体tesseract-ocr安装可以参考Dockerfile，还是比较简单的，

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Flink教程-flink 1.11 流式数据ORC格式写入file

在flink中，StreamingFileSink是一个很重要的把流式数据写入文件系统的sink，可以支持写入行格式(json,csv等)的数据，以及列格式（orc、parquet）的数据。...hive作为一个广泛的数据存储，而ORC作为hive经过特殊优化的列式存储格式，在hive的存储格式中占有很重要的地位。...今天我们主要讲一下使用StreamingFileSink将流式数据以ORC的格式写入文件系统，这个功能是flink 1.11版本开始支持的。...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。...写入的配置来自https://orc.apache.org/docs/hive-config.html，具体可以是以下的值. key 缺省值注释 orc.compress ZLIB high level

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【踩坑实录】hive修改存储格式-orc格式修改为text

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...，但文件存储格式还是text的，查询时会出现解析错误。 ...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

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Hive异常Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Malformed ORC file ....

今天在进行数据查询的时候,报了这个异常。 ? 对于一个像我这样的技术小白来说,肯定是懵住了。但幸运的是，我很快就找到了出现这个问题的缘由。...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。...以上两种方法都能有效的解决问题，小伙伴们只需要根据实际需求有效选择即可!

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腾讯 PB 级大数据计算如何做到秒级？

天穹 SuperSQL 是腾讯自研，基于统一的 SQL 语言模型，面向机器学习智能调优，提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。...本篇文章将揭秘腾讯大数据在 Presto 上的核心工作，包括易用性、稳定性、性能，以及未来的主要方向等方面。...，支持访问腾讯内部的数据仓库数据（TDW，Tencent distributed Data Warehouse）。...3.3 大文件 ORC 统计信息读取优化 Presto 在读取 ORC 文件时，会先读取文件的 Stripe 统计信息，用于优化 ORC 的数据读取，但是如果 ORC 文件比较大，同时文件数量又比较多的情况下...SplitFilerOperator 会先读取一次 ORC 文件的 Stripe 统计信息，生成新的 ORC Splits，新的 Splits 包含了利用 Stripe 统计信息过滤优化后的数据读取地址

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天穹SuperSQL如何把腾讯 PB 级大数据计算做到秒级？

天穹SuperSQL是腾讯自研，基于统一的SQL语言模型，面向机器学习智能调优，提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。...本篇文章将揭秘腾讯大数据在Presto上的核心工作，包括易用性、稳定性、性能，以及未来的主要方向等方面。...3.3 大文件ORC统计信息读取优化 Presto在读取ORC文件时，会先读取文件的Stripe统计信息，用于优化ORC的数据读取，但是如果ORC文件比较大，同时文件数量又比较多的情况下，StripeStatistics...SplitFilerOperator会先读取一次ORC文件的Stripe统计信息，生成新的ORC Splits，新的Splits包含了利用Stripe统计信息过滤优化后的数据读取地址，后续ORC Splits...，整体的部署架构图如下所示：每个Presto集群前端会部署一个CLB腾讯云负载均衡服务，对外提供统一的访问域名地址。

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