Orc Format 功能描述 Apache Orc Format允许读写ORC数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Orc Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 无 String

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支持数据文件格式：ORC。 导出文件命名规则 GaussDB (DWS)导出ORC数据的文件命名规则如下： 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”。这里的“n”是从0开始按照自然数0、1、2、3递增。

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导出ORC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

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导出ORC数据到MRS 导出ORC数据概述 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

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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从OBS导入ORC、CARBONDATA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

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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：

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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：

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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。

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使用hive-table方式同步数据到orc表或者parquet表失败 问题 使用hive-table方式同步数据到orc表或者parquet表失败。 报错信息中有kite-sdk的包名。 回答 修改数据同步方式，将-hive-table改成-hcatalog-table。 父主题：

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info_orc路径下查看导出的ORC格式文件。 GaussDB(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

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ZSTD_JNI压缩格式的建表方式如下： 使用此压缩算法时，只需在创建ORC表时指定表属性参数“orc.compress”为ZSTD_JNI即可，如： create table tab_1(...) stored as orc TBLPROPERTIES("orc.compress"="ZSTD_JNI");

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COMMENT 'test' STORED AS ORC LOCATION '/user' TBLPROPERTIES (orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'orderstatus

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API使用APP认证时，请根据需要下载SDK包和文档，参考文档完成API的调用。 操作步骤 进入共享版控制台，单击。 单击“帮助中心”，进入到帮助中心页面。 单击“SDK使用指引”页签。 在待下载的语言中，单击“下载SDK”，下载SDK包。 如需查看文档，请单击“SDK文档”。 父主题： 共享版操作指导（仅存量用户使用）

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orc.compress.size '262144' orc.compression.codec 'GZIP'

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orc.compress.size '262144' orc.compression.codec 'GZIP'

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ORC_ERROR ORC03 逻辑错误类型（ LOG ICERROR） ORC_ERROR ORC04 范围错误类型（RANGEERROR） ORC_ERROR ORC05 写错误类型（WRITEERROR） ORC_FATAL ORC06 中断错误类型（ASSERTERROR） ORC_ERROR

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'hdfs://hacluster/user', format = 'ORC', orc_compress = 'ZLIB', orc_compress_size = 262144,

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db/product_info_orc/”目录中。 如果数据文件已经在OBS上了，请执行获取源数据的OBS路径并设置读取权限中的步骤。 本小节以导入ORC格式为例，CARBONDATA数据的导入方法与ORC格式相似。 原始数据 假设您已将2个ORC数据文件存储在OBS上，其原始数据分别如下：

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SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为ORC的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark

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