ORC优化：调整ORC的stripe.size参数时报错

最新推荐文章于 2025-01-12 04:39:31 发布
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ORC优化：调整ORC的stripe.size参数时报错

ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，用于大规模数据的存储和分析。在ORC中，stripe是数据的一个分区单元，而stripe.size参数用于指定每个stripe的大小。然而，当尝试调整ORC的stripe.size参数时，可能会遇到报错的情况。

以下是一个示例的ORC优化代码，包括修改stripe.size参数的过程：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import <
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orc优化 ‘orc.stripe.size‘=‘10,485,760‘ 报错
yy的博客
04-07 1135
报错: FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed due to: Job aborted due to stage failure: Aborting TaskSet 11.0 because task 0 (partition 0) cannot run anywhere due to node and executor blac
spark ORC原理
u010990043的博客
09-25 6900
orc历史   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。 orc结构–----hdfs上的物理视图    orc结构----逻辑视图 orc存储结构解析     orc文件有如下结构快：b...
hive.exec.orc.default.stripe.size相关
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12-26 974
1)因此在适当增大hive.exec.orc.default.stripe.size, "256*1024*1024"的值可提高效率，就像适当提高blocksize也可以加快效率原理类似.也就是对应的default设置值：hive.exec.orc.default.stripe.size, "256*1024*1024 " stripe的默认大小。适当加大hive.exec.orc.default.stripe.size配置，以及在orc表比较大的情况下使用BI策略可有效提高效率，
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aquarius1011的博客
03-14 513
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ORC格式文件
yelangjdjjsjeh的博客
09-27 4497
ORC文件 一、ORC储存格式 ORC的全称是(Optimized Record Columnar)，优化后的列式记录，ORC在RCFile的基础上进行了一定的改进，所以与RCFile相比，具有以下一些优势： ORC中的特定的序列化与反序列化操作可以使ORC file writer根据数据类型进行写出。 提供了多种RCFile中没有的indexes，这些indexes可以使ORC的reader很快的读到需要的数据，并且跳过无用数据，这使得ORC文件中的数据可以很快的得到访问。 由于ORC file wri
spark 读取ORC文件时间太长（计算Partition时间太长）且产出orc单个文件中stripe个数太多问题解决方案
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1、背景：     控制上游文件个数每天7000个，每个文件大小小于256M，50亿条+，orc格式。查看每个文件的stripe个数，500个左右，查询命令： hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令...
spark查orc格式hive数据报错NullPointerException
m0_37813354的博客
03-03 3799
sparkSQL 读取hive表数据时候报如下错误 我的语句很简单如下： val df: DataFrame = sqlContext.sql("select vipId,brandId,dt from pro60050.browse_wxapp_page_dt_partition where dt >= 20200227 and brandId = 253") df.show()...
hive 常见set字段1
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11 ```bash use adst; set mapreduce.job.queuename=${hiveconf:mp_queue}; set mapreduce.reduce.java.opts=-=-Xmx10000m; set mapred.reduce.tasks=5; set mapred.min.split.size.per.node=3200000; set mapred.min.split.size.per.rack=3200000; set mapred.max.split.size
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2501_90210351的博客
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包含了stripe列表，每个stripe包含的行数，以及每个列的数据类型。包含每个列的最大值，最小值，行计数，求 和等信息。
hive文件存储格式orc和parquet详解_orc文件，2024年最新阿里开发7年大牛
2401_84164672的博客
04-08 1490
正体系化！**
ORC文件存储格式和Hive创建ORC表
data2tech的博客
08-03 3113
首发于： https://www.jwldata.com/archives/134.html ORC的优点 The Optimized Row Columnar (ORC) file format provides a highly efficient way to store Hive data. It was designed to overcome limitations of the other Hive file formats. Using ORC files improves performa
hive常用配置参数
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Presto ORC及其性能优化
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简介 ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，其是为了加速Hive查询以及节省Hadoop磁盘空间而生的，其使用列式存储，支持多种文件压缩方式。由于其被广泛应用在Hadoop系统中，Presto 0.77版本在Hive Connector里实现了ORC Reader。 ORC文件结构 上图（图1）来自网络，有很多文章通过这张图片介绍了ORC文件结构，我这里就不多啰嗦了，我们直接通过数据来看文件格式吧。 创建表： 插入数据： insert into orc(i.
优化ORC和Parquet文件，提升大SQL读取性能
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三米学习笔记杂货铺
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深入了解ORC文件格式：优化Hadoop大数据处理
ORC格式不仅优化了存储效率，还提高了数据处理的性能，尤其是在大规模数据集上进行流式读取操作时。下面是关于ORC格式的详细知识点。 ### 1. 列式存储的优势 列式存储是一种数据组织方式，其中相同列的数据被连续...
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