ORC 文件格式

• Optimized Row Columnar *(ORC)文件格式提供了一种高效的方式来存储 Hive 数据。它旨在克服其他 Hive 文件格式的限制。当 Hive 读取，写入和处理数据时，使用 ORC 文件可以提高性能。

与 RCFile 格式相比，ORC 文件格式具有许多优点，例如：

• 一个文件作为每个任务的输出，从而减轻了 NameNode 的负担

• Hive 类型支持，包括日期时间，十进制和复杂类型(结构，列表，Map 和联合)

• 存储在文件中的轻量级索引

• 跳过不通过谓词过滤的行组

  • 寻求给定的行

• 基于数据类型的块模式压缩

• 整数列的游程编码

  • 字符串列的字典编码

• 使用单独的 RecordReaders 并发读取同一文件

• 无需扫描标记即可分割文件的功能

• 限制读取或写入所需的内存量

• 使用协议缓冲区存储的元数据，允许添加和删除字段

File Structure

ORC 文件包含称为 stripes 的行数据组，以及 file footer **中的辅助信息。在文件末尾，一个“后记”包含压缩参数和压缩后的页脚大小。

默认的条带大小为 250 MB。大条带大小可实现从 HDFS 进行大而有效的读取。

文件页脚包含文件中的条带列表，每个条带的行数以及每一列的数据类型。它还包含列级聚合计数，最小，最大和总和。

下图说明了 ORC 文件结构：

Stripe Structure

如图所示，ORC 文件中的每个条带均包含索引数据，行数据和条带脚注。

“条纹页脚”包含流位置的目录。 行数据 用于表扫描。

索引数据 包括每一列的最小值和最大值以及每一列中的行位置。 (还可以包括位字段或 Bloom 过滤器.)行索引条目提供偏移量，这些偏移量使能够在压缩块内寻找正确的压缩块和字节。请注意，ORC 索引仅用于选择条纹和行组，而不用于回答查询。

尽管条带尺寸较大，但具有相对频繁的行索引条目可以在条带内跳过行以快速读取。默认情况下，每 10,000 行可以跳过。

通过基于过滤谓词跳过大行集的功能，您可以在其辅助键上对表进行排序，从而大大减少了执行时间。例如，如果主分区是 Transaction 日期，则可以按状态，邮政编码和姓氏对表进行排序。然后在一种状态下查找记录将跳过所有其他状态的记录。

ORC specification中提供了格式的完整说明。

HiveQL Syntax

在表(或分区)级别指定文件格式。您可以使用以下 HiveQL 语句指定 ORC 文件格式：

• CREATE TABLE ... STORED AS ORC

• ALTER TABLE ... [PARTITION partition_spec] SET FILEFORMAT ORC

• SET hive.default.fileformat=Orc

这些参数都放置在 TBLPROPERTIES 中(请参见Create Table)。他们是：

Key	Default	Notes
orc.compress	ZLIB	高级压缩(NONE，ZLIB 和 SNAPPY 之一)
orc.compress.size	262,144	每个压缩块中的字节数
orc.stripe.size	67,108,864	每个条带中的字节数
orc.row.index.stride	10,000	索引条目之间的行数(必须> = 1000)
orc.create.index	true	是否创建行索引
orc.bloom.filter.columns	""	逗号分隔的列名称列表，应为其创建 bloom 筛选器
orc.bloom.filter.fpp	0.05	布隆过滤器的假正概率(必须> 0.0 和<1.0)

例如，创建不压缩的 ORC 存储表：

create table Addresses (
  name string,
  street string,
  city string,
  state string,
  zip int
) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");

序列化和压缩

ORC 文件中列数据的序列化取决于数据类型是整数还是字符串。

整数列序列化

整数列在两个流中序列化。

• • present *位流：值是否非空？

• 数据流：整数流

整数数据的序列化利用了数字的公共分布：

• 整数使用可变宽度编码进行编码，对于小整数，该可变宽度编码具有较少的字节。

• 重复的值是游程长度编码的。

• 游程长度编码范围内(-128 到 127)范围内恒定的值。

“可变宽度编码”基于 Google 的协议缓冲区，并使用高位表示该字节是否不是最后一个字节，而低 7 位则用于编码数据。为了对负数进行编码，使用曲折编码，其中 0，-1、1，-2 和 2 分别 Map 为 0、1、2、3、4 和 5.

每组数字的 encodings 如下：

• 如果第一个字节(b0)为负：

• -b0 可变长度整数。

• 如果第一个字节(b0)为正：

• 它代表 b0 3 个重复的整数

  • 在每个重复之间添加第二个字节(-128 至 127)

  • 1 可变长度整数。

在*游程长度编码中，*第一个字节指定游程长度以及值是 Literals 还是重复项。重复项可以从-128 到 128 步进。游程长度编码使用 protobuf 样式的可变长度整数。

字符串列序列化

字符串列的序列化使用字典来形成唯一的列值。对字典进行排序可加快谓词过滤速度并提高压缩率。

字符串列在四个流中序列化。

• • present *位流：值是否非空？

• 字典数据：字符串的字节

• 字典长度：每个条目的长度

• 行数据：行值

字典长度和行值都是整数的游程长度编码流。

Compression

使用编解码器压缩流，编解码器被指定为该表中所有流的表属性。为了优化内存使用，在生成每个块时，将逐步进行压缩。压缩块可以跳过，而无需首先将其解压缩以进行扫描。流中的位置由块的起始位置和块中的偏移量表示。

编解码器可以是 Snappy，Zlib 或* none *。

ORC 文件转储 Util

ORC 文件转储 Util 分析 ORC 文件。要调用它，请使用以下命令：

// Hive version 0.11 through 0.14:
hive --orcfiledump <location-of-orc-file>

// Hive version 1.1.0 and later:
hive --orcfiledump [-d] [--rowindex <col_ids>] <location-of-orc-file>

// Hive version 1.2.0 and later:
hive --orcfiledump [-d] [-t] [--rowindex <col_ids>] <location-of-orc-file>

// Hive version 1.3.0 and later:
hive --orcfiledump [-j] [-p] [-d] [-t] [--rowindex <col_ids>] [--recover] [--skip-dump]
    [--backup-path <new-path>] <location-of-orc-file-or-directory>

在命令中指定-d将导致它转储 ORC 文件数据而不是元数据(配置单元1.1.0及更高版本)。

用逗号分隔的列 ID 列表指定--rowindex会导致它为指定的列打印row indexes，其中 0 是包含所有列的顶级结构，而 1 是第一个列 ID(Hive 1.1.0及更高版本)。

在命令中指定-t将打印编写者的时区 ID。

在命令中指定-j将以 JSON 格式打印 ORC 文件元数据。要漂亮地打印 JSON 元数据，请在命令中添加-p。

在命令中指定--recover将恢复由 Hive 流式传输生成的损坏的 ORC 文件。

指定--skip-dump和--recover一起执行恢复操作时不会转储元数据。

使用* new-path *指定--backup-path将使恢复工具将损坏的文件移动到指定的备份路径(默认值：/ tmp)。

*<location-of-orc-file> *是 ORC 文件的 URI。

*<location-of-orc-file-or-directory> *是 ORC 文件或目录的 URI。从Hive 1.3.0开始，此 URI 可以是包含 ORC 文件的目录。

ORC 配置参数

ORC 配置参数在配置单元配置属性– ORC 文件格式中描述。

ORC 格式规范

ORC 规范已移至ORC project。