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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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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# Hadoop ORC 导出指南
**导言**
在大数据处理中，Hadoop 是一种非常重要的技术，而 ORC（Optimized Row Columnar）格式则是一种用于存储大数据的高效列存储格式。今天，我们将一起学习如何将数据从 Hadoop 导出为 ORC 格式。本文将详细介绍整个流程，并逐步解析每一个步骤的具体实现代码。
## 流程概述
以下是将数据导出为 ORC 格式的流程：
原创
2024-08-02 10:45:24
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# Hadoop 解析 ORC 格式数据
Apache Hadoop 是一个开源框架，可以在分布式计算环境中存储和处理大量数据。而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种列式存储格式，特别适合与 Hadoop 一起使用。本文将探讨如何在 Hadoop 环境中解析 ORC 格式的数据，并提供相关代码示例。
## 什么是 ORC？
ORC 是为Hadoop生态系统中的数据存
越来越多的企业开始使用Hadoop集群来构建数据湖，以存储原始的结构化、半结构化以及非结构化数据，供数据分析专家以及数据科学家来使用。在Hadoop上存储数据时，您有很多种选择。数据可以以JSON、XML或CSV文件等人类可读格式被提取到Hadoop集群的数据湖中，但这并不意味着以这种原始结构来存储是的最佳方法。实际上，使用这些原始格式将数据存储于Hadoop中，由于这些文件格式不能以并行方式存储
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2024-06-05 21:55:33
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一、RPC基本原理RPC是一种通过网络从远程计算机上请求服务的机制，封装了具体实现，使用户不需要了解底层网络技术。目前存在许多开源RPC框架，比较有名的有Thrift、Protocol Buffers和Avro。Hadoop RPC与他们一样，均由两部分组成：对象序列化和远程过程调用。 RPC采用客户机/服务器模型，在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层，它使得开发分布式应用程序更加
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2024-05-15 06:17:02
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Hadoop ArchivesHDFS 并不擅长存储小文件，因为每个文件最少一个 block，每个 block 的元数据都会在 NameNode 占用内存，如果存在大量的小文件，它们会吃掉NameNode 节点的大量内存。Hadoop Archives 可以有效的处理以上问题，它可以把多个文件归档成为一个文件，归档成一个文件后还可以透明的访问每一个文件。 类似压缩shell命令创建档案hadoop
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2023-12-18 20:13:25
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HDFS文件读取的过程1).使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的Namenode发起RPC请求；2).Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会返回有该block拷贝的DataNode地址；3).客户端开发库Client会选取离客户端最接近的DataNode来读取block；如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地
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2023-09-20 12:44:18
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# 实现“Linux 解压 hadoop ORC”任务指南
## 整体流程
在实现“Linux 解压 hadoop ORC”这一任务中，主要包括下载ORC文件、解压ORC文件、安装hadoop以及加载ORC文件到hadoop中。下面是具体的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 下载ORC文件 |
| 2 | 解压ORC文件 |
| 3 | 安装hadoop
原创
2024-05-06 05:36:48
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一、基础概念概念： RPC(Remote Procedure Call)–远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。 它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的
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2024-01-11 14:28:28
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Hadoop的RPC主要是通过Java的动态代理（Dynamic Proxy）与反射（Reflect）实现，代理类是由java.lang.reflect.Proxy类在运行期时根据接口，采用Java反射功能动态生成的，并且结合java.lang.reflect.InvocationHandler来处理客户端的请求，当用户调用这个动态生成的实现类时，实际上是调用了InvocationHandler实
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2023-07-12 13:20:30
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Hadoop RPC远程过程调用的高性能和高并发性是Hadoop高性能、高并发性的根本保证。尤其是作为Master/Slave结构的Hadoop设计，比如HDFS NameNode 或者 Yarn ResourceManager这种master类型的节点，它们以RPC Server的身份，需要并发处理大量的RPC Client请求，比如，Yarn的ResourceManager，需要处理来自Nod
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2023-12-14 21:51:05
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# Java Hadoop读取ORC文件的实现
## 流程概述
在这篇文章中，我们将学习如何使用Java和Hadoop来读取ORC文件。ORC（Optimized Row Columnar）是一种用于存储大规模数据的列式存储格式，它能提供更高的读写性能和压缩效率。
下面是我们将要完成的任务的流程图和甘特图：
```mermaid
gantt
title Java Hadoop读取O
原创
2024-01-29 07:50:29
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一、列式存储常见的 DB 数据库，大多都是行式存储系统，比如 MySql，Oracle 等，利于数据一行一行的写入，所以数据的写入会更快，对按行查询数据也更简单。但是像现在常见的 HBase 存储大数据确使用的列式存储，那列式存储有什么优点呢。在大数据场景下，核心便是 OLAP，对于这种场景下，如果是行式存储，一个典型的查询需要遍历整个表，进行分组、排序、聚合等操作，而一般情况下仅仅对其中某些感兴
用Ant打包一个比較大的项目的时候，遇到OutOfMemory的问题，求助于Google和百度，网上的解决方式非常多，可是个人认为不够具体全面。我的问题须要综合两种方法才解决。把方案记下来。以期帮助大众点滴。错误类型Ant编译任务报错OutOfMemoryError，提示信息显示是Java Heap Space。解决方式综合网上的两种方法，我的须要两个都用。分析一下，无非就是Java程序内存分配太
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2024-10-21 06:59:21
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在处理大数据时，大家都知道 Apache Hadoop 是一个强大的工具，而 ORC（Optimized Row Columnar）文件格式则常用于存储大数据集。接下来，我将分享如何通过 Hadoop 命令来读取 ORC 文件记录数的过程。
## 背景描述
随着数据量的急剧增加，企业对高效数据存储与处理的需求也日益增长。ORC 格式由于其高效的列式存储特性，成为了 Hadoop 生态系统中处理
概述所有hadoop的命令都是在bin/hadoop下，不需要参数进行调用，一些默认的参数和用法如下：用法: hadoop [--config confdir] [COMMAND] [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS] COMMAND_OPTION Description--config confdir 重写配置文件路径。默认是$HADOOP_HOME/
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2024-08-02 10:01:28
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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：默认情况下orc存储压缩率比parquet要高（压缩格式也可以更改，同样的压缩格式下，由于parquet格式数据schema更为复杂，所占空间略高。同snappy压缩格式，orc能达到1:3以上的压缩比，parquet则略低于1:3）；一般来说，orc读取效率比parquet
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2024-01-09 21:52:10
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http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/api/index.html最基本的：1. 文本文件的解析2. 序列文件的解析 toString会将Byte数组中的内存数据 按照字节间隔以字符的形式显示出来。 文本文件多事利用已有的字符处理类， 序列文件多事创建byte数组，然后将文件流中的数据复制到byte
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2023-11-14 16:59:19
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Oracle大数据机和大数据连接器软件支持与Hadoop、Cloudera Manager以及Oracle NoSQL数据库的集成。上月Oracle宣布携手Cloudera进军大数据机和连接器软件领域。\ 大数据机融合了Cloudera公司的Apache Hadoop（CDH）和Cloudera Manager管理应用，以及一个开源统计性编程语言R。它采用Oracle Enterprise Li
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2024-07-26 13:07:10
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