# Python与HDFS文件操作：ORC格式详解
在大数据处理领域，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和列式存储格式（如ORC）变得越来越流行。Python作为一种强大的编程语言，能够与HDFS进行交互，使得数据分析与处理更加高效。本文将会介绍如何使用Python处理HDFS上的ORC格式文件，并通过代码示例和图解展示相关流程。
## 什么是ORC格式？
ORC（Optimized R
原创
2024-09-09 04:28:11
219阅读
# Java与ORC文件格式
## 简介
在大数据领域，数据的存储和处理是非常重要的环节。ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，它能够提供高性能的读取和写入能力。HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，它能够对大量的数据进行高效的存储和访问。Java作为一种常用的编程语言，可以通
原创
2023-12-05 05:53:59
105阅读
1 查询文件系统文件元数据：FileStatus，该类封装了文件系统中文件和目录的元数据，包括文件长度、块大小、备份、修改时间、所有者以及版权信息。FileSystem的getFileStatus()方法用于获取文件或目录的FileStatus对象。 例：展示文件状态信息 public class ShowFileStatusTest{
private MiniDFSCluster c
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2024-04-03 19:03:35
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使用javaAPI操作hdfs package com.zuoyan.hadoop;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.ut
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2024-10-16 08:07:12
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zstd是Facebook在2016年开源的新无损压缩算法，优点是压缩率和压缩/解压缩性能都很突出。在我们测试的文本日志压缩场景中，压缩率比gzip提高一倍，压缩性能与lz4、snappy相当甚至更好，是gzip的10倍以上。zstd还有一个特别的功能，支持以训练方式生成字典文件，相比传统压缩方式能大大的提高小数据包的压缩率。在过去的两年里，Linux内核、HTTP协议、以及一系列的大数据工具（包
软件简介Apache ORC 文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自ApacheHive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。ORC(OptimizedRC File)存储源自于RC(RecordColumnarFile)这种存储格式，RC是一种列式存储引擎，对schema演化(修改schema需要重新生成数据)支持较差，而ORC
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2024-04-17 05:39:18
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# 使用Java读取HDFS上的ORC文件
在大数据处理领域，Apache Hadoop是一个非常重要的框架。而HDFS（Hadoop分布式文件系统）是其核心组件之一，用于存储大量的非结构化数据。ORC（Optimized Row Columnar）是一种列式存储格式，广泛用于提高数据处理效率。在本文中，我们将了解如何使用Java来读取存储在HDFS上的ORC文件，并提供相应的代码示例。
##
原创
2024-09-14 04:22:14
112阅读
# 如何实现“hive orc hdfs变大”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“hive orc hdfs变大”。这个过程涉及到在Hive中使用ORC格式存储数据，并将数据存储在HDFS中。下面将为你详细介绍整个流程，并提供每一步需要做的操作和代码。
## 流程步骤
以下是实现“hive orc hdfs变大”的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
|
原创
2024-03-15 03:50:44
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MySQL + Atlas --- 部署读写分离 序章Atlas是360团队弄出来的一套基于MySQL-Proxy基础之上的代理，修改了MySQL-Proxy的一些BUG，并且优化了很多东西。而且安装方便。Atlas官方链接： https://github.com/Qihoo360/Atlas/blob/master/README_ZH.mdAtlas下载链接： https:
# ORC格式与Java的结合
在大数据处理的领域，数据的存储格式扮演着极其重要的角色。ORC（Optimized Row Columnar）是一种常用的列式存储格式，旨在有效地存储和查询大量数据。本文将探讨ORC格式以及如何在Java中对其进行操作，结合使用Apache Hive和Apache ORC库来实现数据的读取和写入。
## ORC格式简介
ORC格式主要用于Hadoop生态系统，
原创
2024-09-05 05:09:36
50阅读
对于orc与parquet这两种列式存储格式，网上能找到大量的介绍以及对比，此处简单总结一下：orc VS parquet： orc存储压缩率比parquet要高； 一般来说，orc读取效率比parquet要高； parquet支持嵌套数据格式，orc原生不支持嵌套数据类型（但可通过复杂数据类型如map<k,v>间接实现，此处情况即对应第二条中的“特例”，影响性能）； parquet支
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2024-07-19 14:45:00
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该文章主要内容为表结构的变化，包括表名修改、字段的新增、删除和修改，下面为具体内容：一、新建表1，Oraclecreate table oracle_test(
name varchar(20) comment '姓名'
,age decimal(3) comment '年龄'
,sex varchar(10) comm
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2023-11-20 09:54:46
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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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# Java读取HDFS ORC文件实现教程
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title Java读取HDFS ORC文件实现流程
section 步骤
开始 --> 下载Hadoop库 --> 配置Hadoop环境 --> 创建Java工程 --> 添加Hadoop依赖
添加ORC依赖 --> 读取ORC文件 -->
原创
2024-07-01 04:28:54
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FS Shell
调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs <args>的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对HDFS文件系统，scheme是hdfs，对本地文件系统，scheme是file。其中scheme和autho
文件操作 一般步骤1. 文件打开 2. 文件操作 3. 文件关闭1. 打开文件 使用open(文件名(绝对路径), 打开模式, 编码) 文件打开的模式有：r: 只读模式（默认）w: 只写模式 （不可读，文件不存在就创建，存在则清空）x: 只写模式 （不可读，文件不存在就创建，存在则报错）a: 追加模式 （不可读，如果文件
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2023-09-03 18:16:01
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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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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
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2023-10-06 21:49:53
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介绍对于数据湖，在Hadoop生态系统中，使用HDFS文件系统。但是，大多数云提供商已将其替换为自己的深度存储系统，例如S3或GCS。使用深度存储时，选择正确的文件格式至关重要。这些文件系统或深度存储系统比数据库便宜，但仅提供基本存储，不提供强大的ACID保证。您需要根据您的需要和预算为您的用例选择合适的存储.例如，如果预算允许，您可以使用数据库进行摄入，然后在数据转换之后，将其存储在数据湖中，以
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2023-06-07 14:20:02
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