ORC表和ORC事务表有什么区别（ ） 2分 ORC表不支持UPDATE、 DELETE、MERGE INTO操作，但是ORC事物表支持 ORC非事务表的建表只需在建表语句中用 STORED AS ORC 指定存储格式为ORC即可 创建ORC事务表时，需要指定 TBLPROPERTIES ("transactional"="true") ORC事务表必须分区、分桶

ORC表和ORC事务表之间的区别如下：

1. ORC表不支持UPDATE、DELETE、MERGE INTO等操作，而ORC事务表支持这些操作。ORC事务表允许在表中执行更新、删除和合并等事务性操作。

2. 创建ORC非事务表时，只需在建表语句中使用"STORED AS ORC"指定存储格式为ORC即可。而创建ORC事务表时，需要在建表语句中添加TBLPROPERTIES ("transactional"="true")，以指定该表为事务表。

3. ORC事务表必须进行分区和分桶。分区和分桶可以提高查询性能，同时也是ORC事务表的一项要求。

综上所述，ORC表和ORC事务表在支持的操作、建表方式和要求上有一些区别。

相关问题

orc表和parquet表的区别

ORC（Optimized Row Columnar）和Parquet都是基于列存储的文件格式，但是它们有一些区别：

1. 压缩算法：ORC使用Snappy、Zlib或LZO等压缩算法，而Parquet使用Gzip、Snappy或LZO等压缩算法。

2. 压缩级别：ORC支持多种压缩级别，而Parquet只支持一种压缩级别。

3. 写入性能：ORC在写入数据时比Parquet更快，因为它使用了更高效的压缩算法和更少的I/O操作。

4. 查询性能：Parquet在查询数据时比ORC更快，因为它使用了更高效的编码和更少的内存操作。

5. 数据类型：ORC支持更多的数据类型，包括Map、Union、Decimal和Timestamp等。

6. 数据存储：ORC在存储数据时会将数据分成多个行组，并且在每个行组中使用单独的元数据来管理数据。而Parquet则使用更灵活的存储结构来存储数据。

总的来说，ORC和Parquet都是优秀的列存储文件格式，但是它们有一些不同的特点，需要根据具体的场景来选择使用哪种格式。

以下表中，哪些一般不会用于计算场景（ ） 2分 ORC TEXT Holodesk CSV

在计算场景中，一般不会使用以下表格格式：

- TEXT：这是一种简单的文本格式，不适合在计算过程中进行高效的数据操作和查询。

- CSV：这是一种逗号分隔值格式，它也是一种文本格式，不适合在计算过程中进行高效的数据操作和查询。

- Holodesk：根据我的了解，Holodesk 不是常见的表格格式，可能是指某个特定的表格工具或平台。由于题目中没有提供足够的信息，不能确定它是否适合用于计算场景。

- ORC：ORC（Optimized Row Columnar）是一种优化的列存储格式，适用于计算场景下的大规模数据处理和查询。

所以，正确的选项是：
- TEXT
- CSV