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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读取orc文件@Test
public void readOrc() throws IOException {
Configuration conf = new Configuration();
Reader reader = OrcFile.createReader(new Path("/tmp/Orc.orc"),
Orc
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2023-06-28 20:37:12
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orc 简介 ORC File，它的全名是Optimized Row Columnar (ORC) file，其实就是对RCFile做了一些优化。orc是列式存储结构，(关系型数据库大多用的是行式存储)，由于列式数据数据库在扫描数据时候是按照一列一列来进行扫描的，所以在有大量数据而且有很多行的情况下，列式数据有着更好的扫描效率。列式存储也可以根据各行的数据类型进行特定的数据压缩格式。文件
orc文件是hive中重要文件格式，在大数据中具有广泛的应用场景。orc文件是二进制文件，不能直接进行读取或者写入，这里介绍如何通过Java API将普通规范式文件转换为orc文件，并且将orc文件读到控制台。关于orc文件格式，这里不做详细介绍。目录 1，第一步，添加相关依赖(出处来源于官网)，测试该程序时应具备Had
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2023-05-24 14:31:30
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在日常生活中，我们使用最多的就是Word文件，很多我们日常的文稿都需要使用Word文件来进行编辑和保存。那么我们能不能使用Java程序来实现Word文件的生成操作呢？答案是肯定的。本实例就是一个使用Java程序读取Word文件的例子。 在Eclipse中新建项目GenerateWord，并在其中创建一个GenerateWord.java文件。在该类中引入iText包来生成Word文件，并在该文件中
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2023-09-03 11:56:18
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一、ORC File文件结构ORC 的全称是（Optimied Row Columnar）,ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生在2013年初，最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop 数据存储空间的和加速Hive 查询速度。和Parquet 类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，任然是首先根据行分割整个表，在每一行组内进行按列压缩存储。ORC 文件是自描
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2024-02-26 16:57:37
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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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# 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
原创
2023-10-27 08:15:13
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# Java读取ORC文件
## 介绍
ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储文件格式，适用于大规模数据存储和处理。本文将介绍如何使用Java读取ORC文件，并给出相关的代码示例。
## ORC文件格式
ORC文件格式是一种用于存储和处理大规模数据的列式存储文件格式。它将数据按照列而不是行进行存储，提供了更高的压缩比和查询性能。
ORC文件由三个主要部
原创
2023-11-22 15:39:08
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使用Java进行ORC文件的读写是一项非常实用的技术，可以有效存储并处理大量数据。ORC（Optimized Row Columnar）文件格式在大数据处理中表现优秀，尤其是在使用Hadoop和Spark等框架时。本文将帮助你在Java环境中实现ORC文件的读写。
## 环境准备
为确保Java项目中支持ORC文件操作，我们需要准备以下环境：
1. **Java 8 或更高版本**
2. *
# Java读取ORC文件教程
## 简介
本教程将指导你如何使用Java来读取ORC文件。ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储文件格式，常被用于大数据分析和存储。在本文中，我们将使用Apache ORC库来读取ORC文件。
## 整体流程
下面的表格展示了整个读取ORC文件的流程和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 动作 |
| --- | ---
原创
2023-09-20 09:26:17
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# Java 写 ORC 文件 - 一种高效的数据存储方式
在大数据处理的生态系统中，ORC（Optimized Row Columnar）文件格式因其高效的数据压缩和读取性能，受到了广泛的关注。ORC 文件通常用于 Hadoop 生态中的 Hive 和 Spark 等数据处理框架。本文将介绍如何使用 Java 编写 ORC 文件，并通过示例代码和图表帮助您理解。
## 何为 ORC 文件？
# Java解析ORC文件教程
## 简介
ORC（Optimized Row Columnar）是一种用于存储和处理大型数据集的列式存储格式。在Java中解析ORC文件可以使用Apache ORC库来实现。本教程将教会你如何使用Java解析ORC文件。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载ORC文件] --> B[创建读取器]
B --> C
原创
2023-09-08 00:04:01
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# 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
原创
2024-08-18 03:32:09
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# 在Java中解析ORC文件的完整流程
在大数据处理和分析过程中，ORC（Optimized Row Columnar）是一种流行的列式存储格式。许多开发者可能需要在Java中解析ORC文件。本文将深入探讨如何在Java中实现ORC文件解析的完整流程，并为刚入行的小白开发者提供详细的代码示例和解释。
## 整个解析流程概述
以下是解析ORC文件所需步骤的概述：
| 步骤 | 说明 |
|
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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# 如何实现Java读写ORC文件
## 1. 概述
在本文中，我将指导你如何使用Java来读写ORC文件。ORC（Optimized Row Columnar）是一种高性能列式存储格式，通常用于大数据处理。首先，我们将了解整个流程的步骤，并逐步实现每一步所需的代码。
## 2. 流程步骤
以下是实现Java读写ORC文件的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现J
原创
2024-06-02 04:27:30
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# Java ORC文件查询
## 简介
ORC（Optimized Row Columnar）是一种用于高效存储和处理大规模数据的文件格式。它采用列式存储方式，能够提供更快的数据读取和查询速度。本文将介绍如何使用Java进行ORC文件的查询操作。
## 准备工作
在开始之前，我们需要导入相应的依赖库。Java ORC文件的查询操作可以通过[Apache ORC](
```markdow
原创
2023-07-17 18:18:47
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# 在Java中实现ORC文件解析的指南
随着大数据技术的发展，ORC（Optimized Row Columnar）格式逐渐成为处理大数据的热门选择。许多使用Java的大数据开发者需要了解如何解析ORC文件，这里将为刚入行的小白提供一份详细的指南。
## 整体流程
以下为解析ORC文件的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-19 05:07:37
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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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