我创建了一个存储为ORC的托管配置单元表，当加载.txt文件时它工作正常，但是我无法将ORC文件加载到该表中。与分隔符有什么关系吗？还是我错过了什么？ 最佳答案 下面的代码对我有用，同时将HDFS中存在的ORC文件加载到配置单元表中。在hive中创建一个表。createtableMyDB.TEST(Col1String,Col2String,Col3String,Col4String)STOREDASINPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'OUTPUTF
我的Java应用程序使用实时数据，然后发布到S3上的ORC文件问题在于，在我们处理所有记录之前，我们不知道文件的模式，而不是第一个记录例如:消息1具有属性A和B消息2具有属性A、B和C消息3具有属性A和C因为这是一个实时应用程序，所以我不希望处理所有消息来计算架构，因为那样会很慢是否可以在我们处理数据时添加到架构中？我看过Java示例here但我没有办法Parquet在这里会更好吗？ 最佳答案 我认为您可能正试图在方孔中安装圆钉。听起来您正在摄取具有未知架构的事件流，并且您希望以针对已知架构优化的格式存储它。我想您可以在跟踪模式的同
ORC文件格式可以在Impala中使用吗？还有如何访问存储在Impala中的hivemetastore中的ORC表。在文档链接下方找到，但它不包含任何受限制的文件格式列表或提及impala不支持的ORC:http://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala_file_formats.html 最佳答案 Impala不支持ORC。相反，ApacheParquet是获得最佳性能的推荐格式。 关于hadoop
ORC和Parquet文件本身(没有其他压缩选项，如snappy)具有压缩效果(相同的数据加载到parquet文件中会比文本文件小很多)，所以我会问是否需要指定压缩选项像snappy进一步压缩ORC和parquet文件，因为这些文件存储为二进制文件，也许压缩效果对二进制数据没有那么大。更新:我尝试了一个306M的文本文件，然后文字:306MParquet:323MParquet+snappy:50M从测试结果来看，parquet本身是没有压缩的，比text还要大(不知道什么原因)，parquet+snappy的压缩效果很高。 最佳答案
我是Hive查询的新手，我正在寻找从Hive表中检索数据的最佳实践。我们启用了TeZ执行引擎并启用了矢量化。我们想从Hive表进行报告，我从TEZ文档中读到它可以用于实时报告。场景来self的WEB应用程序，我想在UI上显示HiveQuerySelect*fromHive表的结果，但是对于任何查询，在hive命令提示符中至少需要20-60秒，即使hive表有60GB数据。1)谁能告诉我如何通过查询Hive表来显示实时报告并在10-30秒内立即在UI上显示结果2)我们发现的另一个问题是，当我们将未分区表中的数据转储到ORC时，最初我们有一个未分区表指向HDFS中的一个Blob/文件，它的
我有一个要求，我想将5GBORC文件拆分为5个文件，每个文件大小为1GB。ORC文件是可拆分的。这是否意味着我们只能逐条分割文件？但我有要求根据大小拆分orc文件。例如，将5GBORC文件拆分为5个文件，每个文件大小为1GB。如果可能，请分享示例。 最佳答案 一种常见的方法，考虑到您的文件大小可以是5GB、100GB、1TB、100TB等。您可能希望挂载一个指向该文件的Hive表并定义一个指向不同目录的另一个表，然后运行一个使用insert从一张表插入另一张表Hive提供的声明。在脚本的开头，确保您具有以下Hive标志:sethiv
我正在使用Spark1.6(Cloudera5.8.2)并尝试了以下方法来配置ORC属性。但不影响输出。下面是我试过的代码片段。DataFramedataframe=hiveContext.createDataFrame(rowData,schema);dataframe.write().format("orc").options(newHashMap(){{put("orc.compress","SNAPPY");put("hive.exec.orc.default.compress","SNAPPY");put("orc.compress.size","524288");put("
我们有一个要求，我们需要在其中添加ORC文件。我试图谷歌它但没有结果。ORC的org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.WriterImpl也没有附加API。无论如何要附加ORC文件吗？(更具体地使用JAVA) 最佳答案 ORC数据文件分割为独立的strip；每个strip都在一个原子步骤中创建。参见theofficialdocumentation了解详情。我不相信您可以即时直接附加到现有文件。这意味着在写入时作业崩溃时留下损坏的strip(因此是损坏的文件)。但是你可以创建一个新的ORC数据文件(它将包含1
如何用Java读取ORC文件？我想读入一个小文件以进行一些单元测试输出验证，但找不到解决方案。 最佳答案 最近遇到了这个并自己实现了一个importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcFile;importorg.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.Reader;importorg.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.RecordReader;importorg.apache.hadoop.
我在直接从Sparkshell读取ORC文件时遇到问题。注意:运行Hadoop1.2，和Spark1.2，使用pysparkshell，可以使用spark-shell(运行scala)。我用过这个资源http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.2.4/Apache_Spark_Quickstart_v224/content/ch_orc-spark-quickstart.html.frompyspark.sqlimportHiveContexthiveCtx=HiveContext(sc)inputRead=sc.hadoop
