在/etc/profile中修改环境变量如下 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55-cloudera export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.0.3 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$MAVEN_HOME/bin:$PATH export CLASSP
# Java写入ORC文件
在大数据领域，ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，被广泛用于数据仓库和数据分析场景。在Java中，我们可以使用Apache ORC库来实现写入ORC文件的功能。
本文将介绍如何使用Java编写代码来写入ORC文件，并提供相关的代码示例。我们将从文件准备、写入数据、设置ORC文件结构三个方面进行详细讲解。
## 文件准备
ORC官网 https://orc.apache.org/ Parquet官网 https://parquet.apache.org/ Hive数仓建表该选用ORC还是Parquet，压缩选LZO还是Snappy？ https://zhuanlan.zhihu.com/p/2579176451 ParquetParquet文件是以二进制方式存储的，是不可以直接读取和修改的，Parquet文件是自解
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2023-09-05 16:09:30
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今天才知道，我之所以漂泊就是在向你靠近一、ORC File文件介绍ORC是列式存储格式，为了降低存储空间和加速查询速度①。根据行组分割整个表，根据行组分割整个表②。自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗③。
被Spark SQL、Presto等支持，Impala对于ORC目前没有支持，使用Parquet作为主要的列式存储格式
一、问题描述 昨天上午，钉钉上突然出现一堆hive相关的查询错误的报警。第一感觉，在yarn上查看任务日志，查询了一通，结果没看到有任务相关的报错。于是乎，立马查看hiveserver2的相关log，看到如下之类的信息： 大概的意思是由于gc，导致hiveserver2整个服务停顿，stop the whole word！整整15秒不可用，对于软件来说，是个毁灭性的灾难！为什么会突然飙升呢？又多方
起因使用datax从mongo导出到格式为orc的hdfs文件过程中，报了oom：2021-01-09 00:05:02.038 [5358205-0-0-writer] ERROR WriterRunner - Writer Runner Received Exceptions:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache
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2023-09-20 06:16:42
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问题一、OOM问题1. 客户端报错报错 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 分析：客户端在提交job前会获取数据文件的块信息、大小信息，确定文件如何进行切片，此过程消耗客户端的内存和cpu， 当数据量过大时，如果本地jvm设置的比较小，会导致客户端内存溢出报错 处理：可以设置如下参数调大客户端jvm： &nb
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2023-07-24 15:23:15
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ORC（The Optimized Row Columnar），被设计用来给hive提供更高效的数据存储格式。和其它数据格式相比（parquest、text、rc），orc在读、写、处理数据上有着更优的表现。ORC是一种文件结构，排列组织存储数据的一种结构，而非一种数据压缩格式，就像hbase索引数据用B+树形式来存储数据。orc是列式存储结构，（关系型数据库大多用的是行式存储），由于列式数据数据
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2023-09-20 06:28:58
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一、问题描述执行语句‘insert into table xxx partition(dt) select …’ 向ORC格式的表中插入数据时报错：1、'PHYSICAL' memory limit.pid=21694,containerID=container_e122_1623983552034_0002_01_000279 is running 276889600B beyond the '
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2023-07-16 21:50:01
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1.异常描述当运行“INSERT … SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时，如果启用了动态分区，你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。Hive客户端：Task with the most failures(4): Diagnostic Messages for this Task: Error: GC overhead limit exceeded … FAIL
1.流 Java 中的“流”是一种抽象的概念，也是一种比喻，就好比水流一样，水流是从一端流向另一端的，而在 Java 中的“水流”就是数据，数据会从一端“流向”另一端。根据流的方向性，我们可以将流分为输入流和输出流，当程序需要从数据源中读入数据的时候就会开启一个输入流，相反，写出数据到某个数据源目的地的时
Hive 支持的文件存储格式Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式TextFile（文本格式）RCFile（行列式文件）SequenceFile（二进制序列化文件）AVROORC（优化的行列式文件）Parquet 格式使用最多的是TextFile，SequenceFile，ORC和Parquet，今天此篇就从ORC 和 Parquet讲讲这两种文件存储格式，
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2023-09-08 21:22:53
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文章目录前言一、简单介绍二、使用方法1.引入库2.用类封装操作数据库方法3.操作Excel方法4.执行Python代码5.全部代码总结 前言该文章主要使用Python的cx_Oracle库和openpyxl库把Oracle数据库表中的数据写入到Excel中。一、简单介绍cx_Oracle：提供了连接Oracle数据库和操作数据库的方法。 openpyxl：用于操作Excel文件，包含Excel的
# 如何查看Hive表的文件格式是否为ORC
## 简介
在Hive中，我们可以使用一些命令来查看表的文件格式是什么，比如ORC格式。下面我将为你详细介绍如何实现这个功能。
## 流程图
```mermaid
journey
title 查看Hive表文件格式是否为ORC
section 开始
开发者 -> 小白: 解释流程
section 查询表的文件
# Hive ORC格式文件覆盖写入项目方案
在大数据领域，ORC（Optimized Row Columnar）格式是一种高效的列式存储格式，广泛应用于Hive中。ORC格式提供了高效的压缩和编码方式，使得查询性能得到显著提升。然而，在某些场景下，我们需要对ORC文件进行覆盖写入操作。本文将详细介绍如何实现Hive ORC格式文件的覆盖写入，并提供相应的代码示例和项目方案。
## 项目背景
# Java读取Hive ORC文件教程
## 整体流程
首先我们来看一下整个实现“java读取hive orc文件”的流程，可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Hive表并加载ORC文件 |
| 2 | 引入Hive JDBC依赖 |
| 3 | 使用JDBC连接Hive |
| 4 | 编写SQL查询语句 |
| 5 | 执行
ORC 介绍ORC 文件格式是 Hive 0.11.0 版本引入的一种文件格式。ORC 的引入是为了解决其他 Hive 文件格式的局限性。使用 ORC 文件格式提升 Hive 读取、写入及处理数据的性能。与 RCFile 对比，ORC 文件格式有很多优点：每个 Task 只输出一个文件，降低 NameNode 的负载。Hive 数据类型支持，包括：datetime、decimal 以及复杂数据类型
# ORC 文件入 Hive 的方法与实践
在大数据生态系统中，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种高度优化的开源列式存储格式。这两者的结合可以极大地提高数据处理的效率和性能。本文将介绍如何将 ORC 文件导入 Hive，并提供代码示例及一些实用技巧。
## 一、ORC 文件概述
ORC（Optimized Row Colu
一、Hive的压缩和存储1，MapReduce支持的压缩编码压缩格式工具算法文件扩展名是否可切分对应的编码/解码器DEFLATE无DEFLATE.deflate否org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecGzipgzipDEFLATE.gz否org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodecbzip2bzip2bzip2.bz2
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2023-08-27 00:20:48
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Hive支持的文件存储格式有 - TEXTFILE - SEQUENCEFILE - RCFILE - 自定义格式 在建表的时候，可以使用STORED AS子句指定文件存储的格式。TEXTFILE 即通常说的文本格式，默认长期，数据不做压缩，磁盘开销大、数据解析开销大。 SEQUENCEFILE Hadoop提供的一种
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2023-08-18 23:05:55
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