# Hive RCFile 和 ORC 的区别
在大数据生态系统中，Hive 是用于数据仓储的工具，允许用户以 SQL 的方式查询数据。Hive 支持多种存储格式，其中 RCFile 和 ORC（Optimized Row Columnar）是两种常用的列式存储格式。本文将探讨RCFile和ORC的主要区别，并给出代码示例。
## 1. 存储结构
### RCFile
RCFile 是 F
Parquet和ORC对比1.存储文件的压缩比总结：ORC > Parquet 2.存储文件的查询速度总结：查询速度相近，ORC好一点点3.可兼容的平台：ORC常用于Hive、Presto；
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2023-09-03 16:24:49
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大家好，我终于又出现了！这次要讲讲数据存储格式Parquet和ORC之间的选择！平时呢，我也会加一些有的没有的交流群，主要还是日常潜水看看里面有没有大佬！然后就遇到了一个问题：hadoop上存储的数据，要进行查询，用什么格式存储更好？我下意识的反应是ORC，因为ORC的压缩比更高（文件能压缩的更小），但是转念一想，ORC和Parquet都是列式存储的格式，两者之间有什么区别呢？或者说在最开始选择数
读写查询性能测试：TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的；并且SEQUENCEFILE是存储为二进制文件ORC和PARQUET是基于列式存储的行列混合存储的RCFile，该存储结构遵循的是“先水平划分，再垂直划分”的设计理念。先将数据按行水平划分为行组，这样一行的数据就可以保证存储在同一个集群节点；然后在对行进行垂直划分，RCFile全称Record Columnar
原创
2022-07-18 19:26:26
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# 实现“Hive ORC区别”教程
## 1. 整体流程
以下是实现“Hive ORC区别”的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现“Hive ORC区别”教程流程
section 开发者教学路线
开始 --> 理解ORC格式
理解ORC格式 --> 创建Hive表
创建Hive表 --> 插入OR
ORC与Parquet均为列式存储结构，那么他们有什么不同呢？Apache Parquet 源自google Dremel 系统,Parquet 相当一Dremel中的数据存储引擎,而Apache顶级开源醒目 Drill正式Dremel的开源实现. Apache Parquet 最初的设计动机是存储嵌套式数据,比如Protocolbuffer thrift json 等 将这类数据存储成列式格式以
文章目录7.1 Hive是什么？7.2 Hive 和数据库的区别7.3 Hive 架构7.4 内部表和外部表7.5 排序的区别7.6 窗口函数7.7 Hive 优化7.7.1. Map Join7.7.2. 行列过滤7.7.3. group by 去重7.7.4. 数据倾斜1. 数据倾斜原因2. 调整 Map 数3. 调整 Reduce 数7.7.5 JVM 重用 7.1 Hive是什么？简单来
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2023-08-25 12:06:13
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小白学数据，只为记录学习进程，对每个问题有新的理解会及时更正。 一、HIVE中常用的存储格式 1.Textfile存储格式 textfile是按行存储的方式，没有进行压缩，磁盘开销大，并且上传文件到HDFS是通过put方式2.ORC存储格式 ORC是按行和按列结合的存储格式，若有1w条数据，ORC模式先把1w行的表拆分成100行一个的小表，再对每个小表进行按列存储。create table tes
一、关于ORCApache ORC（Optimized Row Columnar，优化行列）是Apache Hadoop生态系统的一种免费、开源、面向列的数据存储格式。类似于Hadoop生态系统中可用的其他列存储文件格式，例如RCFile和Parquet。它与Hadoop环境中的大多数数据处理框架兼容。2013年2月，Hortonworks与Facebook合作宣布了“优化行列”（ORC）文件格式
ORC 和 Parquet 都是 Hadoop 生态系统中流行的开源列文件存储格式，在效率和速度方面非常相似，最重要的是，它们旨在加快大数据分析工作负载。使用 ORC 文件与处理 Parquet 文件一样简单，因为它们提供了高效的读写功能，比基于行的对应文件更高效。两者都有其优缺点，很难找出哪一个比另一个更好。让我们更好地看看它们。我们先从 ORC 开始，然后转到 Parquet。ORCORC (
摘要：由于 Hive 采用了 SQL 的查询语言 HQL，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。 查询语言HQLSQL数据存储位置 HDF
# Hive RCFile 转 Text 文件的完整指南
在大数据处理和分析中，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，能够支持结构化数据的查询和分析。RCFile（行列式文件）是一种二进制文件格式，通常用于优化数据存储和查询效率。但有时我们需要将 RCFile 转换为文本格式，以便于进一步处理或分析。本文将为您详细介绍如何将 Hive 中的 RCFile 转换为 Text 文件的流程。
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视图和表那么视图和表到底有什么不同呢？区别只有一个，那就是“是否保存 了实际的数据”。通常，我们在创建表时，会通过 INSERT 语句将数据保存到数据库 之中，而数据库中的数据实际上会被保存到计算机的存储设备（通常是硬 盘）中。因此，我们通过 SELECT 语句查询数据时，实际上就是从存储 设备（硬盘）中读取数据，进行各种计算之后，再将结果返回给用户这样 一个过程。但是使用视图时并不会
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2023-07-12 09:33:22
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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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# Hive将RCFile转为TextFile
在Hadoop生态系统中，Hive是一个数据仓库基础架构，用于提供数据查询和分析的工具。它允许用户使用HiveQL这种类似于SQL的查询语言在Hadoop集群上执行数据操作。Hive支持多种数据格式，其中之一是RCFile（Record Columnar File）。
RCFile是Hive的一种列式存储格式，它将数据按照列存储在文件中，提供了非
原创
2023-08-03 16:24:36
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数据存储格式和压缩方式选择Hive数据存储和压缩参考如下测试参数： 1.在压缩存储时间上，除Sequencefile外基本都相差无几。 2.数据压缩比例上ORC最优，parquet压缩性能也较好。 3.SQL查询速度而言，ORC与parquet性能较好，远超其余存储格式。 综合上述各种性能指标,我们采用ORC+SNAPPY压缩格式，这也是目前主流的做法。 参考链接 https://cwiki.
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2023-09-20 06:25:06
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# 如何实现hive orc和parquet选择
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要在Hive中选择不同格式的数据（比如ORC和Parquet）。现在让我来教你如何实现这个操作。
## 流程
首先，让我们来看一下实现“hive orc 和parquet 选择”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到Hive数据库 |
| 2 | 创建一个表
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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Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式，如TextFile，RCFile，SequenceFile，AVRO，ORC和Parquet格式。Cloudera Impala也支持这些文件格式。 在建表时使用STORED AS (TextFile|RCFile|SequenceFile|AVRO|ORC|Parquet)来指定存储格式。Text
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2023-07-20 19:15:19
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离线阶段第七天hive当中的存储格式数据的存储格式主要分为两大类，一类是行式存储，一类是列式存储行式存储：TextFile，SequenceFile。列式存储：Parquet ,Orc。第一种文件处处格式：textFile 行式存储第四种：sequenceFile 二进制的行式存储第二种存储格式：orc，一个orc文件，由多个stripe组成。一个stripe由三部分构成 indexData：存储
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2023-08-03 15:19:46
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