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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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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前言Python自带的模块中有很多操纵文件的。我们可以把文件的数据读出来，经过处理还可以将数据写入文件中。但是对于数据的管理和分析来说，数据库还是专业一些。如果Python能和数据库结合在一起，那么就能结合两种的优势，提高效率。工作中使用的是Oracle数据库，Python有一个模块cx_Oracle可以与Oracle相连。要使用cx_Oracle，就要先下载。1. 下载cx_OraclePyth
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2023-12-06 20:20:18
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# 使用 Python 读取 ORC 格式文件入门指南
在大数据时代，ORC（Optimized Row Columnar）格式逐渐被广泛应用。它提供了高效的压缩和性能优势，通常用于 Apache Hive 和 Apache Spark 等大数据处理框架中。对于初学者来说，学习如何在 Python 中读取 ORC 文件是一项重要的技能。本文将对整个流程进行详细讲解。
## 整个流程概述
在开
# Python 读取 ORC 格式文件的入门指南
在数据工程和大数据生态系统中，ORC（Optimized Row Columnar）是一种广泛使用的列式存储格式，特别是在 Hadoop 和 Spark 系统中。Python 提供了多种库来处理 ORC 格式的数据。本文将帮助你实现使用 Python 读取 ORC 格式文件的流程。
## 流程概述
以下是读取 ORC 文件的基本步骤：
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原创
2024-09-13 03:27:19
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# 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
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面向对象编程踏上了进化的阶梯，增强了架构化编程，实现了数据与动作的融合：数据层和逻辑层现在由一个可以创建这些对象的简单抽象层来描述。现实世界中的问题和实体完全暴露了本质，从中提供的一种抽象，可以用来进行相似编码，或者编入能与系统中对象进行交互的对象中。类提供了这样一些对象的定义，实例即是这些定义的实现。二者对面向对象设计（object-oriented design, OOD）来说都是重要的，OO
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2024-04-15 15:38:50
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# 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
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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： 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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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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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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在大数据处理领域，Spark 是一个广泛使用的分布式数据处理框架，而 ORC (Optimized Row Columnar) 格式以其出色的数据压缩和查询效率受到越来越多的关注。本文将以清晰的步骤指导大家如何在 Spark 中读取 ORC 格式数据，包括环境准备、核心操作、详细配置、性能验证、排错技巧以及扩展应用。
### 环境准备
在进行 Spark 读取 ORC 格式数据之前，确保已经安
相比传统数据库的行式存储引擎，列式存储引擎具有更高的压缩比，更少的IO操作，尤其是在数据列很多，但每次操作仅针对若干列进行查询和计算的情景，列式存储引擎的性价比更高。目前在开源实现中，最有名的列式存储引擎莫过于Parquet和ORC，并且他们都是Apache的顶级项目，在数据存储引擎方面发挥着重要的作用。本文将重点讲解ORC文件存储格式，Parquet暂不深入说明，后续抽时间整理。 1、
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2023-07-18 11:36:38
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一、ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的
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2023-07-08 11:22:46
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# Java实现ORC格式的步骤指南
在大数据技术中，ORC（Optimized Row Columnar）是一种广泛使用的列式存储格式，主要用于Apache Hive和Apache Spark等大数据框架。对于刚入行的开发者来说，学习如何用Java写入ORC格式文件是迈入大数据世界的一步。本文将为你详细介绍实现这一目标的流程，并提供所需的代码示例。
## 流程概述
以下是将数据写入ORC格
# 了解Hive ORC格式表
在大数据领域中，Hive是一种常用的数据仓库工具，用于对大规模数据进行查询和分析。ORC（Optimized Row Columnar）是一种优化过的列式存储格式，可以提高数据的压缩率和查询性能。将Hive与ORC格式结合使用，能够更高效地管理和查询大规模数据。
## 什么是Hive ORC格式表？
Hive ORC格式表是指使用ORC格式存储数据的Hive表
原创
2024-03-13 04:41:19
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离线阶段第七天hive当中的存储格式数据的存储格式主要分为两大类，一类是行式存储，一类是列式存储行式存储：TextFile，SequenceFile。列式存储：Parquet ,Orc。第一种文件处处格式：textFile 行式存储第四种：sequenceFile 二进制的行式存储第二种存储格式：orc，一个orc文件，由多个stripe组成。一个stripe由三部分构成 indexData：存储
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2023-08-03 15:19:46
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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
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2024-02-27 17:21:52
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