# Apache ORC 与 Java 的使用指南
随着大数据技术的快速发展，数据存储和处理效率变得越来越重要。Apache ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，广泛用于Apache Hadoop生态系统中。本文将介绍如何在Java中使用Apache ORC，包括代码示例，并使用关系图和甘特图来帮助理解。
## 什么是Apache ORC？
Apa
# Java Apache ORC 使用指南
Apache ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，广泛应用于大数据处理领域，特别是在与Hadoop生态系统结合使用时。它能够有效地压缩和提高查询性能。本文将介绍如何在Java中使用Apache ORC，并提供示例代码和相关图表以加深理解。
## 什么是ORC？
ORC的设计目的是提高在Hadoop中处理
ApacheBenchApacheBench是一个指令列程式，专门用来执行网站服务器的运行效能，特别是针对Apache 网站服务器。这原本是用来检测 Apache 网站服务器能够提供的效能，特别是可以看出Apache能提供每秒能送出多少网页。ApacheBench( ab )工具程式是标准 Apache 网站服务器发布的一部分，跟 Apache 网站服务器一样，也是免费软件，并可以用 Apache
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2024-02-10 00:30:29
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一、Commons BeanUtils 说明：针对Bean的一个工具集。由于Bean往往是有一堆get和set组成，所以BeanUtils也是在此基础上进行一些包装。 二、Commons CLI 说明：这是一个处理命令的工具。比如main方法输入的string[]需要解析。你可以预先定义好参数的规则，然后就可以调用CLI来解析。 三、Commons Codec 说明：这个工具是用来编码和解码的，
@[TOC]IO流3① Apache IO包- 简介JDK提供的文件相关的操作的类功能都很基础，在进行复杂操作时需要进行大量的编程工作。 Apache-commons工具包提供了IOUtils/FileUtils，可以更方便的对文件和目录进行操作。Apache软件基金会(Apache Software Foundation，ASF)是专门为9支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织。 官网为：www
Apache Druid可以从本地或者HDFS批量摄取数据，现在最新版本（0.18）也支持直接解析ORC及parquet格式的数据，但是要使用这个功能还需要进行简单的配置。官方文档说明Apache Druid打包了所有的核心扩展（参考本文附件），您可以通过将需要的扩展名添加到common.runtime.properties中的druid.extensions.loadList。例如，要加载postqresql-metadata-storage和druid-hdfs-storage扩展，请使用配置：d
原创
2022-01-07 16:14:33
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Apache Druid可以从本地或者HDFS批量摄取数据，现在最新版本（0.18）也支持直接解析ORC及parquet格式的数据，但是要使用这个功能还需要进行简单的配置。官方文档说明Apache Druid打包了所有的核心扩展（参考本文附件），您可以通过将需要的扩展名添加到common.runtime.properties中的druid.extensions.loadList。例如，要加载postqresql-metadata-storage和druid-hdfs-storage扩展，请使用配置：d
原创
2021-06-21 16:07:14
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http://www.tuicool.com/articles/feeEZf OCR识别库
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2023-06-05 14:53:10
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OCR智能识别技术即是OCR识别软件，通过OCR软件对图片中的文字进行提取识别，转换成可检索的数据。但OCR智能识别技术其实分的非常细，下面介绍下OCR智能识别技术。 OCR智能识别技术1.证件OC识别：此类最开始是基于PC的，近几年开始向移动端发展，主要有android，ios平台的SDK，目前成熟的有身份证识别，
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2024-04-17 20:08:12
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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
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2023-12-20 16:47:22
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ORC文件从Spark2.3开始，Spark支持带有ORC文件的新ORC文件格式的矢量化ORC阅读器。为此，新添加了以下配置。矢量化读取器用于本机ORC表（例如：使用USING ORC子句创建的）当spark.sql.orc.impl被设置为native并且spark.sql.orc.enableVectorizedReader被设置成true。对于Hive ORC serde表（例如，使用该子句
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2023-11-19 19:19:28
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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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OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析识别处理，获取图像中文字信息的过程，具有
原创
2023-05-18 17:18:46
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<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
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2024-01-05 14:42:07
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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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相信对Hadoop生态系统熟络的大数据开发者对ORC都不会陌生，笔者也是，那么ORC具体是什么？有哪些应用呢？我们今天来看一看这个在Hadoop生态系统中具有举足轻重地位的存储格式 - Apache ORC一、Apache ORC简介Apache ORC(optimizedRC File) 存储源自于RC这种存储格式，是一种列式存储引擎，对schema的变更(修改schema需要重新生成
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2024-02-04 15:08:19
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验证内容： 1、验证创建hadoop类型的catalog 2、验证创建hive类型的catalog 3、通过cdc读取mysql表，写入hive类型catlog的iceberg表。 验证失败 4、通过cdc读取mysql表，写入kafka，再写入hive类型catlog的iceberg表。 验证失败 5、总结
在flink1.11.1版本中 flink mysql cdc可以成功作为so
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2024-05-13 10:38:12
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# Spark 与 ORC 文件格式
在大数据处理与分析领域，Apache Spark 是一个非常流行的计算引擎，而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的数据存储格式。本文将探讨 Spark 如何使用 ORC 文件格式，并提供一些代码示例来帮助理解这一主题。
## 什么是 Spark？
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大规模数
原创
2024-09-05 04:07:58
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# 如何实现“python orc”
## 一、整体流程
首先我们来看一下整个实现“python orc”的流程，可以通过以下表格展示步骤：
```mermaid
journey
title How to implement "python orc"
section Overall Process
Start --> Understand requiremen
原创
2024-07-03 04:12:47
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Python中导入cx-Oracle文件配置连接方式#
import cx_Oracle as cx
#第一种
con = cx.connect('apps', 'apps123', '127.0.0.1:1521/TEST')
#第二种
con = cx.connect('root/root123@127.0.0.1:1521/orcl')
#第三种
dsn = cx.makedsn('12
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2023-10-27 19:13:44
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