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本文介绍了【Parquet和ORC如何支持复杂类型查询？】相关内容，与您搜索的orc识别器相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。来自：其他本文介绍了【两种列式存储格式：Parquet和ORC】相关内容，与您搜索的orc识别器相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他
- orc识别器 相关内容
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受网络带宽影响。 支持数据文件格式：ORC、PARQUET。 本小节以导出ORC格式为例，PARQUET数据的导出方法与ORC格式相似。9.1.0及以上集群版本支持导出PARQUET数据。 导出文件命名规则 GaussDB (DWS)导出ORC和PARQUET数据的文件命名规则如下：来自：帮助中心的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：来自：帮助中心
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矢量化读取ORC数据配置 参数 参数说明 取值示例 spark.sql.orc.enableVectorizedReader 配置是否开启矢量化方式读取ORC格式的数据功能。 true：默认值，开启矢量化方式读取ORC格式的数据功能。 false：关闭矢量化方式读取ORC格式的数据功能。来自：帮助中心![]()
本文介绍了【ORC文件格式的三种压缩算法的对比】相关内容，与您搜索的orc识别器相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他![]()
本文介绍了【【案例分享】hive orc表增加字段之后，hetu查询报错】相关内容，与您搜索的orc识别器相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他![]()
本文介绍了【[CVPR 2022] 不使用人工标注提升文字识别器性能】相关内容，与您搜索的orc识别器相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他![]()
导出ORC和PARQUET数据到 OBS 规划导出数据 创建外部服务器 创建外表 执行导出 父主题： 导出数据到OBS来自：帮助中心![]()
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SparkSQL读取ORC表报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的表，用SparkSQL读取该表时报错： 原因分析 该问题为一个开源社区问题：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。来自：帮助中心![]()
duct_info_orc路径下查看导出的ORC格式文件。 DWS导出ORC数据的文件格式规则如下： 导出至MRS（HDFS）：从DN节点导出数据时，以segment的格式存储在HDFS中，文件命名规则为“mpp_数据库名_模式名_表名称_节点名称_n.orc”。 对于来自不同集来自：帮助中心![]()
从OBS导入ORC、CARBONDATA、PARQUET和JSON数据 OBS上的数据准备 创建外部服务器 创建外表 通过外表查询OBS上的数据 清除资源 支持的数据类型 父主题： 从OBS并行导入数据来自：帮助中心![]()
使用ZSTD_JNI压缩算法时，只需在创建ORC表时指定表属性参数“orc.compress”为“ZSTD_JNI”即可，例如： create table tab_1(id string,name string) stored as orc TBLPROPERTIES("orc.compress"="ZSTD_JNI");来自：帮助中心![]()
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