Orc概览

Hive存储格式之ORC File详解,什么是ORC File ORC并不是一个单纯的列式存储格式,它也遵循了先水平分区,再垂直分区的理念,采用混合存储结构。 除了Hive,目前也被Spark SQL,Flink,Presto,Impala等查询引擎支持。 阅读详情

对Hadoop运行负载来说,Orc格式是最小,运行最快的列式存储, 它具有以下特点:

ACID事务支持

包含支持ACID事务和快照隔离.

内建索引

用索引方式可以跳到合适的位置,每列包含最小,最大也包含bloom过滤器.

复杂类型

支持Hive的所有类型,包含复杂类型,struct,lists,maps和unions

快速入门

  • 在Hive中运用
  • 在Hadoop MapRed中运用
  • 在Hadoop MapReduce中运用
  • 在Java中使用Orc 核心功能

ORC是Apache项目

ORC与Parquet存储格式对比 ORC与Parquet均为列式存储结构,那么他们有什么不同呢? Apache Parquet 源自google Dremel 系统,Parquet 相当一Dremel中的数据存储引擎,而Apache顶级开源醒目 Drill正式Dremel的开源实现. Apache Parquet 最初的设计动机是存储嵌套式数据,比如Protocolbuffer thrift json 等 将这类数据存储成列式格式以方便对其高效压缩和编码, 且使用更少的IO操作取出需要的数据,也是Parquet 相比于ORC的优势,它能 阅读详情

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