Apache ORC 项目推荐

Apache ORC 项目推荐

orc Apache ORC: 这是一个Apache项目，用于提供一种高效、可扩展的列式存储格式。它适用于大数据处理场景，如Apache Hadoop、Apache Hive等。特点包括高压缩率、高性能和可扩展性。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/orc1/orc

项目基础介绍和主要编程语言

Apache ORC 是一个专为 Hadoop 工作负载设计的高效列式存储文件格式。该项目主要使用 Java 和 C++ 两种编程语言进行开发。Java 部分主要负责读写 ORC 文件格式的实现，而 C++ 部分则提供了对 ORC 文件的读写支持。

项目核心功能

Apache ORC 的核心功能包括：

1. 列式存储：ORC 文件格式采用列式存储，使得在读取数据时，只读取查询所需的列，从而提高读取效率。
2. 类型感知：ORC 文件格式能够感知数据类型，选择最适合的编码方式，进一步优化存储和读取性能。
3. 索引支持：ORC 文件在写入时会构建内部索引，支持谓词下推（Predicate Pushdown），能够快速定位所需数据。
4. 复杂类型支持：ORC 支持 Hive 中的所有数据类型，包括结构体、列表、映射和联合等复杂类型。

项目最近更新的功能

Apache ORC 最近的更新功能包括：

1. AVX512 支持：在编译时通过设置 BUILD_ENABLE_AVX512 选项，可以在 C++ 库中启用 AVX512 指令集优化。运行时可以通过设置环境变量 ORC_USER_SIMD_LEVEL 来控制 SIMD 级别的代码分发。
2. Java 和 C++ 库的独立性：Java 和 C++ 库现在完全独立，各自支持所有版本的 ORC 文件读写。
3. Docker 脚本：新增了 Docker 脚本，用于在不同 Linux 发行版上构建和测试 ORC 项目。
4. CMake 模块：引入了 CMake 模块，简化了项目的构建过程。

通过这些更新，Apache ORC 进一步提升了其在 Hadoop 生态系统中的性能和兼容性，使其成为处理大规模数据集的理想选择。

orc Apache ORC: 这是一个Apache项目，用于提供一种高效、可扩展的列式存储格式。它适用于大数据处理场景，如Apache Hadoop、Apache Hive等。特点包括高压缩率、高性能和可扩展性。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/orc1/orc