# 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: |
原创 2024-09-13 03:27:19
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 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
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
原创 5月前
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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
转载 2024-01-05 14:42:07
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导读 在大数据领域中,hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,主要用于对大数据量的处理工作,在平时设计和查询时要特别注意效率。数据倾斜、数据冗余、job或者I/O过多,MapReduce分配不合理等都会影响到hive效率。 本文主要介绍hql语句本身优化和hive配置优化提高hive效率。  ▐   谓词下推 就是将SQL
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
转载 2023-11-20 09:54:46
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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
转载 2023-11-19 19:19:28
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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
原创 9月前
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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
# 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
# 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
转载 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
转载 2024-02-04 15:08:19
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# Hive 临时表读取 ORC ## 引言 在大数据领域中,Hive 是一个非常受欢迎的数据仓库工具。它基于 Hadoop 的分布式计算框架,提供了 SQL 接口来查询和分析存储在 Hadoop 上的数据。Hive 支持多种数据格式,其中 ORC(Optimized Row Columnar)是一种高效的列式存储格式。本文将介绍如何在 Hive 中创建和读取 ORC 格式的临时表。 ##
原创 2024-01-20 08:00:31
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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.
转载 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
转载 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、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
转载 2023-10-06 21:49:53
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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、
转载 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
转载 2023-07-08 11:22:46
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