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
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。
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
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
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
写入orc工厂类 首先我们要引入相应的pom org.apache.flink flink-orc_2.11...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...compression = {NONE, ZLIB, SNAPPY} orc.compress.size 262,144 compression chunk size orc.stripe.size...orc.bloom.filter.columns ”” comma separated list of column names orc.bloom.filter.fpp 0.05 bloom filter
场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。...场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。...在场景文字识别任务中，我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合，免除人工定义特征，避免字符分割，使用自动学习到的图像特征，完成端到端地无约束字符定位和识别。...本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。...任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.
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【★...★★★★】 回参介绍 三、通用文字识别ORC——【测试】 1、操作位置 2、创建Token的位置 3、测试用例解析 4、替换图片路径(羊了个羊第二关) 5、测试结果 6、代码测试位置： 四、通用文字识别...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】...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。...四、通用文字识别ORC——【配额设置】 这个功能在【我们API】中最右侧，点击【我的配额】 总结 我们完整的测试了Eolink的第三方API【通用文字识别OCR】，整个测试的结果还是非常喜人的。
在开发一款中国文化的app时，需要以竖排文字的方式展示诗文。...在CSS中，有一个文字方向的属性可以用来直接显示竖排文字，但是在iOS中并没有直接提供，所以扩展一下String类，可以返回一个竖排多行文字 先看一下效果: ---- 简单做一下说明： convertVerticalText...是将多行文字转变为多列文字的处理过程，类似于矩阵的对角。...首先获取待转换的文字一共有多少行，那么也就对应着转换后每一行有几个字。 由于每一行的文字个数未必相同，在转换为列的时候，就意味着会有空白，所以要获取最长一行有多少个字符。
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...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...表名 SET FILEFORMAT INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat
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。
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