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
# 项目方案：Hive生成ORC Snappy文件方案
## 1. 项目背景
在大数据处理过程中，ORC文件格式具有较高的压缩率和查询性能，Snappy压缩算法则能够提高文件的压缩速度。本项目旨在通过Hive生成ORC文件，并使用Snappy算法进行压缩，以提高数据存储和查询效率。
## 2. 方案概述
本方案将通过Hive表的创建和数据加载过程，生成ORC文件并使用Snappy算法进行压缩。
## 生成Hive的ORC文件
在大数据处理中，Hive是一个常用的数据仓库工具，用于管理和分析大规模数据集。而ORC（Optimized Row Columnar）文件格式是一种优化的数据存储格式，可以提高查询性能和减小存储开销。本文将介绍如何使用Java生成Hive的ORC文件。
### 什么是ORC文件格式？
ORC文件格式是一种二进制列存储格式，旨在提高读取和写入大型数据集的性能。它
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 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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本文在Hive-ORC文件存储格式的理论基础上，进一步分析一个实际的Hive ORC表中的数据存储形式。一、表结构 库名+表名：fileformat.test_orc字段类型category_idstringproduct_idintbrand_idintpricedoublecategory_id_2string 在hive中命令desc formatt
hive表的源文件存储格式有几类：1、TEXTFILE 默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看2、SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件，使用方便、可分割、可压缩等特点。 SEQUENCEFILE将数据以< key,value>的形式序列化到文件中
Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式，是对之前的RCFile存储格式的优化。写这个的哥们来自于HortonWorks，代码写的很不错，比之前的rcfile强多了（据说rcfile是个中科院的童鞋跑去facebook写的，看来中国的计算机教育水平还是有限啊。。。囧，跑题了） &nbs
# 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
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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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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流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建Hive表]
B --> C[加载数据到表]
C --> D[查询数据]
D --> E[将数据存储为ORC文件]
E --> F[统计ORC文件数]
F --> G[结束]
```
# 深入了解Hive ORC文件
在大数据领域，数据存储和查询是一个非常重要
1、设置连接，参考之前文章：Java API操作HA方式下的Hadoopstatic String ClusterName = "nsstargate";
private static final String HADOOP_URL = "hdfs://"+ClusterName;
public static Configuration conf;
stati
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2023-05-18 16:19:41
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文章目录概述文件存储结构StripeIndex DataRow DataStripe Footer两个补充名词Row GroupStreamFile Footer条纹信息列统计元数据类型信息复杂数据类型Postscript数据读取位置指针三层过滤文件级Stripe级Row 级数据读取索引行组索引布隆过滤器事务支持压缩内存管理Hive中使用ORCHive使用Hive参数设置 概述本文基于上一篇文章
Hive优化——ORCFile简介一、ORC文件格式简介The Optimized Row Columnar (ORC) file format provides a highly efficient way to store Hive data. It was designed to overcome limitations of the other Hive file formats. Usi
# 如何在Java中生成ORC文件
在大数据处理领域，ORC（Optimized Row Columnar）格式是一种非常流行的列式存储格式。ORC文件因其高效的压缩和快速的读取速度，特别适用于Hive和Spark等大数据工具。本篇文章将深入探讨如何在Java中生成ORC文件，并提供详细的代码示例。
## ORC文件格式简介
ORC格式主要用于提高大数据的存储效率，主要特点包括：
- 列式存
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、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
导读 在大数据领域中，hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，主要用于对大数据量的处理工作，在平时设计和查询时要特别注意效率。数据倾斜、数据冗余、job或者I/O过多，MapReduce分配不合理等都会影响到hive效率。 本文主要介绍hql语句本身优化和hive配置优化提高hive效率。 ▐ 谓词下推 就是将SQL
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2023-07-24 15:36:14
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# Hive 在 ORC 文件中的查询
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于对存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大数据进行查询和管理。ORC（Optimized Row Columnar）文件格式是一种高效的列式存储格式，专为 Hive 优化，可以显著提高查询性能。
本文将详细介绍 Hive 如何在 ORC 文件中进行查询，包括查询原理、查询
