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
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。
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
在大数据时代，列式存储变得越来越流行了，当然并不是说行式存储就没落了，只是针对的场景不同，行式存储的代表就是我们大多数时候经常用的数据库，比较适合数据量小，字段数目少，查询性能高的场景，列式存储主要针对大多数互联网公司中的业务字段数目多...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。...--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
使用Zlib压缩率高，但效率差一些；使用Snappy效率高，但压缩率低。 Parquet表支持Uncompress、Snappy、Gzip、Lzo压缩，默认不压缩Uncompressed。...Gzip方式压缩率高，效率低；而Snappy、Lzo效率高，压缩率低。 ORC表压缩 ORC表的压缩，需要通过表属性orc.compress来指定。...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; ?...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。
前言 本文将介绍一个准确率非常高的语音识别框架，那就是FunASR，这个框架的模型训练数据超过几万个小时，经过测试，准确率非常高。...本文将介绍如何启动WebSocket服务和Android调用这个服务来实时识别，一边说话一边出结果。 安装环境 安装Pytorch。...install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 启动服务 执行server.py程序，启动上传音频文件识别服务
现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一，和图片识别的地位差不多，不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多，毕竟文字的形体以及特征是更加明显的，那么智能识别文字是如何实现的？...文字识别的过程中会将文字的特征与字符库中的文字进行对比，从而选择最相似的文字呈现出来结果，并输出给用户。 智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字在平时生活中大家也都接触过，很多人会问智能识别文字识别率高吗？文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系，现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。...以上就是关于智能识别文字的文章内容，相信大家对于智能识别文字有一定的了解了，智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的，由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。
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。
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
QXDM，QPST和QCAT是Qualcomm高通公司针对高通芯片的抓包分析工具。QXDM抓包分析，QPST与手机com口连接，QCAT用来分析抓包产生的isf文件（log）。...端已安装手机驱动，如下图（此时未打开手机端口） （2）打开手机adb端口，比如某些手机暗码即可开启 （3）USB连接到设备，查看设备管理器–>端口–>检查有无Qualcomm驱动，COM口通信需要安装高通驱动...（5）运行QXDM，点击最左侧的快捷按键connect to device 或者 Options—>Communication （6）正常连接情况下，port会自动识别到端口号，这时候选中设备所在端口号...explorer （4）可直接在红框内拖入拖出文件 参考博客：https://blog.csdn.net/LoongEmbedded/article/details/78136739 参考文档：高通工具使用指导
不知道大家有没有试过高匿HTTP在使用地图时到底能不能识别呢？今天，我就来探讨一下这个话题。 首先，让我们来看看高匿HTTP是什么。...但是，有人会问，既然高匿HTTP可以隐藏真实IP地址，那么地图还能识别出来吗？答案是：有时候可以，有时候不行！ 其实这并不矛盾，地图能否识别，它完全取决于代理服务器的设置和地图的识别能力。...随着技术的不断发展，地图的识别能力也在不断提高。所以，即使现在你使用了高匿HTTP，也不能保证地图永远识别不出来。这就像是一场技术对抗。 ...所以，高匿HTTP地图能否识别，取决于代理服务器的设置和地图对代理的识别能力。但无论如何，使用高匿HTTP还是可以保护人们的隐私安全。 ...希望这篇文章让大家对地图能否识别高匿HTTP有一个清晰的认识，以便于我们出行应用网络服务时，能够更好的保障自身的信息安全。今天的分享就到这里，如果你还有背的困惑，欢迎评论区留言。
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
Eolink——通用文字识别OCR接口示例 目录 Eolink——通用文字识别OCR接口示例 过程演示 一、功能位置 二、通用文字识别ORC——【API文档】 应用场景 特色优势 API文档 神技【★...购买完成后可以看到： 上图中我们在【通用文字识别ORC】的右侧可以看到三个选项 【API文档】 【测试】 【配置额度】 我们挨个看看，先来看【API文档】 二、通用文字识别ORC——【API文档】...特色优势 准确率高 针对图片模糊、倾斜、翻转等情况进行专项优化，鲁棒性强，支持万字大字库，总体识别准确率高达99%。...服务稳定 高可靠，弹性可伸缩，高并发承载的云端服务，服务可用性高达99%。 支持多语种识别 通用文字识别支持 中，英，法，德，日，韩文。...三、通用文字识别ORC——【测试】 1、操作位置 进入到我们正式的测试步骤，我们先回到【我的API】点击【通用文字识别OCR】的【测试】选项。
然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？...继 Eigenface 和 Fisherface 之后，人脸识别的研究成为计算机领域的热点之一，识别算法逐渐可以适应各种光线、角度或脸部本身的变化。...关于高铁新建人脸识别系统的新闻中还提到，“作案后的犯罪分子，即使整容，也能够被识别”。很多人的第一反应是“这也太不可思议了吧？整容之后肉眼都未必认得出来”，这话只说对了一半。...人脸识别系统是否能准确无误地识别出逃犯，现在还不好说，特别是对于我们这样有着十几亿人口的国家，因为目前任何识别系统应该都没有处理/索引过如此大量的不同个体。...高铁新安装的逃犯识别系统效果如何，就像铁路网上订票系统一样，还得通过实践的检验。
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。...IBM Db2 Big SQL的“文件检查工具”有助于识别HDFS中有问题的小文件，并提供文件压缩建议。...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
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