三、在Hive中使用

Hive可以说是兽人格式和级别的最佳软件。让我们看看如何在Hive中使用兽人和一些相关的配置。

Hive中的语法

在Hive中，如果要创建一个新表，则只需要在表之后添加“存储为ORC”语句。例如，下表：istari。

创建存储为orc的表istari（名称字符串，颜色字符串）；如果要将现有表或表分区的格式修改为orc，则可以直接使用Alter语法，该格式如下：

Alter Table Istari设置fileformat orc;此外，从Hive 0.14开始，用户可以使用condenate命令语法手动合并兽人小文件。执行此命令后，您可以在类型级别合并而无需重新批准文件。以下是语法参考：

Alter表ISTARI [partition partition_spec] condenate;如果要获取ORC文件信息，则可以使用Hive的OrcfiledUmp命令。如下：

hive -orcfiledump path_to_file从Hive 1.1开始，命令添加-d参数。如下：

hive -orcfiledump -d path_to_file

四、在Python中使用

在Python开发中，如果您想使用orc，则可以使用Apache Arrow Project的Pyarrow Package或Dask软件包。这是如何安装这两个软件包的方法，并显示使用以下示例：

PyArrow包安装和使用

安装语法：

pip3 install pyarrow==7.0.0.0pip3安装pandas以读写兽人文件：

在[1] :在PDIN [2] :导入Pyarrow作为疼痛[3] :导入Pyarrow Import Orcin [4] : Orc.write_table（pa.table）（pa.table（pa.table） orc.read_table（\’test.orc\’）。to_pandas（）out [5] : col10 11 22 3

Dask包安装和使用

安装语法：

pip3 install\’dask [dataframe]==2022.2.0\’pip3 install install pandas读写orc文件：

在[1] :在[4] : [3] : pf=pd.dataframe（data={\’col1\’: [\’col1\’: [1，2，3]}）中，在[1 npartitions=2），路径=\’/tmp/orc\’）out [4] :（none，）[5] : dd.read_orc（path=\’/tmp/orc\’）。compute（compute（compute）out [5] : col10 col10 11 22 33010-11010-110-110-110-110-110-1010 apache spackh ins orc orc orc orc orc orc orc orc orc ancache也很好。让我们看一下如何在Spark中使用兽人和一些相关配置。

五、在Spark中的使用

在Spark的表创建语句中，您可以写几个字母，只需在语句末尾添加orc：

使用ORC创建表Istari（名称字符串，颜色字符串）；如果要获取有关ORC文件的信息，则可以使用ORC-Tools命令，如下：