小。 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型 Spark：Parquet、ORC、 CS V、Text、Json。 Hive：Parquet、ORC、CSV、Text、RCFile、Sequence、Bucket。 数据有压缩的表在执行合并后会采用Spa

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DLI 创建OBS外表，对OBS表数据存储格式有所要求： 使用DataSource语法创建OBS表时，支持orc，parquet，json，csv，carbon，avro类型。 使用Hive语法创建OBS表时，支持TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET, CARBON类型。

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ht-Spark-*/spark/native/libch.so spark.sql.orc.impl native：orc读取使用Spark原生的orc实现。 hive：使用Hive的orc相关实现。 设置为native hive spark.gluten.sql.columnar

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示例说明：创建名为table1的DLI非分区表，并用STORED AS关键字指定该表的存储格式为orc格式。 在您的实际使用中，可以将DLI表存储为textfile, avro, orc, sequencefile, rcfile, parquet等类型。 1 2 3 4 5 CREATE

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Flink作业支持哪些数据格式和数据源？ DLI Flink作业支持如下数据格式： Avro，Avro_merge，BLOB，CSV，EMAIL，JSON，ORC，Parquet，XML。 DLI Flink作业支持如下数据源： CloudTable HBase，CloudTable OpenTSDB， CSS

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Format CSV Format Debezium Format JSON Format Maxwell Format Ogg Format Orc Format Parquet Format Raw Format 父主题： Flink Opensource SQL1.15语法参考

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Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化查询效率 父主题： 使用Hive

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true：开启DLI数据多版本功能。 false：关闭DLI数据多版本功能。 comment 表描述信息。 orc.compress orc存储格式表的一个属性，用来指定orc存储的压缩方式。支持取值为： ZLIB SNAPPY NONE auto.purge 当设置为true时，

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pend为false）、orc、avro、avro_merge和parquet时需配置，表明一个文件最多存储记录数，当达到最大值，则另起新文件。 dump_interval 否 触发周期， 当编码格式为orc或者配置了DIS通知提醒时需进行配置。 在orc编码方式中，该配置表示周

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pend为false）、orc、avro、avro_merge和parquet时需配置，表明一个文件最多存储记录数，当达到最大值，则另起新文件。 dump_interval 否 触发周期， 当编码格式为orc或者配置了DIS通知提醒时需进行配置。 在orc编码方式中，该配置表示周

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规划导出数据 OBS导出数据准备：请参见规划导出数据完成OBS导出数据准备。 OBS导出支持的数据类型请参见表1。 表1 ORC格式的只写外表与HIVE数据类型匹配关系 类型名称 GaussDB (DWS)内表支持类型（数据源表） GaussDB(DWS)只写外表对应的类型 HIVE建表类型

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col1 string, col2 string ) PARTITIONED BY(p1 string) STORED AS orc tblproperties('orc.compress'='SNAPPY'); 修改表结构，添加分区并插入数据 alter table test_table

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Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题： 使用Spark2x（ MRS 3.x及之后版本）

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云数据迁移 服务，数据源为Hive时支持的数据格式有哪些？ 解决方案 云数据迁移服务支持从Hive数据源读写的数据格式包括SequenceFile、TextFile、ORC、Parquet。 父主题： 数据集成（ CDM 作业）

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模式不同，drop column后可能会出现查询失败的情况，例如： 对于orc格式存储的非分区表 ，drop column后如果查询失败，需要设置Session属性： set session hive.orc_use_column_names=true; 对于parquet格式存储的非分区表，drop

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DLI创建OBS外表，对OBS表数据存储格式有所要求： 使用DataSource语法创建OBS表时，支持orc，parquet，json，csv，carbon，avro类型。 使用Hive语法创建OBS表时，支持TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET, CARBON类型。

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导出数据 导出数据到OBS 导出ORC数据到MRS 使用GDS导出数据到远端 服务器

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INFILE("hdfs://主NameNode实例IP地址:RPC端口号/user/hive/warehouse/test_orc_tbl/*/*") INTO TABLE test_orc_t1 FORMAT AS "orc" (c1,c2,c3) COLUMNS FROM PATH AS (`c4`) SET (

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导出数据到OBS 关于OBS并行导出 导出CSV、TXT数据到OBS 导出ORC数据到OBS 父主题： 导出数据

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Spark/spark/bin 例如，执行以下命令同步test.orc_table表的所有数据到HBase的test:orc_table表中，使用id+uuid组合作为rowkey列，输出路径指定为“/tmp/orc_table”： spark-submit --master yarn

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小。 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型 Spark：Parquet、ORC、CSV、Text、Json。 Hive：Parquet、ORC、CSV、Text、RCFile、Sequence、Bucket。 数据有压缩的表在执行合并后会采用Spa

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