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
# 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
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
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
FileChannel在Flume是一个非常重要的Channel，FileChannel可以很好的保证数据的完整性和一致性，提供了类似mysql binlog的机制，保证机器down机，JVM异常退出时数据不丢失，在采集数据量很大的情况下，建议FileChannel设置的目录和程序日志文件保存的目录设成不同的磁盘，以便提高效率。FileChannel的简易类结构：  
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
Hive 压缩和存储 完整使用一、 Hadoop 压缩配置1.1 MR 支持的压缩编码1.2 查看自己的压缩方式1.3 压缩参数配置2.0 开启 Map 输出阶段压缩（MR 引擎 案例实操）（1）开启 hive 中间传输数据压缩功能（2）开启 mapreduce 中 map 输出压缩功能（3）设置 mapreduce 中 map 输出数据的压缩方式（4）执行查询语句3.0 开启 Reduce 输
文章目录1 压缩1.1 压缩概述1.2 压缩策略与原则2 Hadoop压缩配置2.1 MR支持的压缩编码2.2 压缩方式选择2.2.1 Gzip压缩2.2.2 Bzip2压缩2.2.3 Lzo压缩2.2.4 Snappy压缩2.3 压缩参数配置3 开启Map输出阶段压缩4 开启Reduce输出阶段压缩5 文件存储格式5.1 列式存储和行式存储5.2 TextFile格式5.3 Orc格式5.4
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2023-08-18 23:33:42
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Hive使用的是Hadoop的文件系统和文件格式，比如TEXTFILE，SEQUENCEFILE等。
在Hive中对中间数据或最终数据数据做压缩，是提高数据吞吐量和性能的一种手段。对数据做压缩，可以大量减少磁盘的存储空间，比如基于文本的数据文件， 可以将文件压缩40%或更多，同时压缩后的文件在磁盘间传输和I/O也会大大减少；当然压缩和解压缩也会带来额外
【hive中的file_format】SEQUENCEFILE：生产中绝对不会用，k-v格式，比源文本格式占用磁盘更多TEXTFILE：生产中用的多，行式存储RCFILE：生产中用的少，行列混合存储，OCR是他得升级版ORC：生产中最常用，列式存储PARQUET：生产中最常用，列式存储AVRO：生产中几乎不用，不用考虑JSONFILE：生产中几乎不用，不用考虑INPUTFORMAT：生产中几乎不用
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2023-07-12 09:33:34
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# 如何在Hive中开启ORC并压缩
## 1. 流程
以下是实现在Hive中开启ORC并压缩的流程：
```mermaid
gantt
title Hive开启ORC并压缩流程
section 创建ORC表
设计表结构 :a1, 2022-01-01, 1d
创建ORC表 :a2, after a1, 1d
section 开启OR
hive文件格式：概述： 为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式，对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式，可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。文本文件：文本文件就是txt文件，我们默认的文件类型就是txt文件ORC文件：ORC介绍： ORC（Optimized Row Columnar）file
Hive 压缩和存储Hadoop 压缩配置MR支持的压缩编码压缩参数配置开启Map输出阶段压缩开启 hive 中间传输数据压缩功能开启 mapreduce 中 map 输出压缩功能设置 mapreduce 中 map 输出数据的压缩方式执行查询语句开启 Reduce 输出阶段压缩开启 hive 最终输出数据压缩功能开启 mapreduce 最终输出数据压缩设置 mapreduce 最终数据输出压
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2023-07-12 21:54:50
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hive官网：http://hive.apache.org/Apache Hive™数据仓库软件有助于使用SQL读取，编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据中。提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive。hive提供了SQL查询功能 hdfs分布式存储。hive本质HQL转化为MapReduce程序。环境前提：1）启动hdfs集群2）启动yarn集群如
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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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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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
一、关于ORC文件格式（ ORC从Hive0.11开始引入） ORC（Optimized Row Columnar）格式可以高效地存储Hive数据，被设计用来规避其他文件格式存在的缺陷，使用ORC文件格式可以提升Hive读、写与处理数据的性能。ORC文件格式有以下优点： 1、一个任务的输出对应一个文件，从而减轻Namenode的负载压力 2、Hive可以支持datet
Impala推荐使用parquet格式，3.0版本之前 不支持ORC,Rcfile- Hive 0.x版本推荐使用rcfile- PrestoDB推荐使用ORC，orcFile因为元数据管理的原因对查询hive做了优化- Spark支持ORC,Parquet,RcfileParquet与ORC对比orc.compress:表示ORC文件的压缩类型，「可选的类型有NONE、ZLB和SNAPPY，默认
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2023-08-13 14:30:55
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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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