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

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。

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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。 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

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    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; ?

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    虹软发布免费人脸识别SDK:支持年龄、性别识别

    AlphaGo拔掉网线也强大、iPhone X没有网络依旧可解锁,在国内虹软则免费开放了其支持离线的人脸识别技术,而且除了检测、跟踪、识别功能,现在也支持对年龄与性别的识别。 ? 来想象一下,离线的人脸识别引擎可以在哪些场景具有优势: ? 机器人识别人物:无需网咯,机器人可以识别家人、客户、识别人物性别、年龄,从而提供不一样的差异化服务,喊一声阿姨、叫一声小朋友、欢迎VIP用户是不是更为亲切呢。 智能家居:人脸门锁,人脸灯控、人脸音响已不用多说,您可能有更多想象 社区监控:社区门禁、安保报警、黑名单监控,人脸识别打造智慧社区 …… 面对人脸识别应用的深入,现在算法与行业事实上都已有了足够的准备,

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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? 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。

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    ORC文件存储格式的深入探究

    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。

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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。 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

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    答应我,别在CDH5中使用ORC好吗

    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

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    调用 Mathpix AIP 实现每月1000次免费识别

    Mathpix 是优秀的img2latax工具,对于普通用户来说每月有50-100次免费机会,对于需求量大的用户无法满足需求。 有一种方法是调用Mathpix官方的API,每月1000次免费机会。 概述 Mathpix是一款跨平台(Windows、macOS、Linux)的 OCR 工具,它能够识别复杂的数学公式,并将其转换为 LaTeX 语法。 当前Mathpix收费,无限次识别的Pro账户每个月需要4.99$ 但是如果调用Mathpix的API的话,每个账户每个月的前 1000 次请求免费;随后的第 1-100 千次,每次 0.004 美元; 这种收费模式显然比较合理,至少每个月有1000次的免费调用机会。

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    orc文件格式对常用系统的支持

    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

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    全国免费物流快递单号智能识别接口API代码

    一、智能识别接口说明 1.1 请求地址

    http://www.kuaidi100.com/autonumber/auto? 提交成功 请求成功 601 POLL: KEY 已过期 未开通智能单号识别接口 正式充值查询与订阅的套餐后,即可开通接口,免费使用智能单号识别的服务 一、产品介绍 根据客户提交的快递单号,判断该单号可能所属的快递公司编码,返回的数据是多个可能的快递公司列表,相似度高的快递公司排名靠前 二、智能单号识别API应用场景 客户录入快递单号动态提示单号所属的快递公司。 可用于对商家录入的信息进行提交较验,以减少商家的录入错误。 为此,本接口免费提供给贵司使用,同时,我方也不会对本接口的准确性、有效性等提供法律层面上的承诺。当然,本接口同时为我方官网所用接口,所以我方会尽力维护。

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    iOS身份证识别免费试用,内附 demo)

    网上很多资源,识别率低,速度慢,用户体验很差。今天我就和大家介绍一下我使用的方法,可以快速、高效的识别中国身份证信息。

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    横评:五款免费开源的语音识别工具

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