hive中orc的格式会减小文件存储大小吗

是的，使用ORC格式可以减小Hive表的文件存储大小。ORC（Optimized Row Columnar）是Hadoop生态系统中一种高效的列式存储文件格式，它可以将相同类型的数据压缩在一起，并使用可配置的压缩算法进行压缩，从而减小文件大小。此外，ORC格式还支持高效的列裁剪、谓词下推和分区裁剪等操作，可以提高查询性能。因此，如果您需要存储大量数据并且希望尽可能减小存储空间和提高查询性能，使用ORC格式是一个不错的选择。

相关问题

hive orc存储格式

Hive ORC（Optimized Row Columnar）存储格式是一种在Apache Hive中使用的高效列式存储格式。它将数据按列存储，以提供更好的压缩比率和查询性能。

ORC存储格式具有以下特点：
1. 列存储：数据按列组织，可以只读取查询所需的列，减少了I/O开销。
2. 压缩：ORC使用多种压缩算法（如Snappy、Zlib等）进行数据压缩，以减小存储空间和提高读取性能。
3. 列式存储索引：ORC存储格式使用索引来跟踪每个列中的数据，以便在查询时进行快速定位。
4. 合并文件：ORC支持合并小文件，可以减少存储开销和提高查询性能。
5. 数据类型支持：ORC支持Hive中的多种数据类型，包括基本数据类型和复杂数据类型（如数组、结构体等）。
6. 谓词下推：ORC支持将查询中的谓词下推到存储文件中，以减少读取的数据量。

使用ORC存储格式可以提高Hive查询的性能和效率，并减少存储空间的占用。

parquet、orc

Parquet和ORC都是列式存储格式，用于高效地存储和查询大数据集。它们都支持压缩和编码来减小存储空间和提高查询效率。

Parquet是一种开放源代码数据格式，由Apache Hadoop生态系统开发。它支持多种编程语言，包括Java、Python和Scala。它的主要特点是高效的压缩和列式存储，以及支持复杂数据类型和嵌套数据结构。

ORC（Optimized Row Columnar）是一种Apache Hive的优化格式，也由Apache Hadoop生态系统开发。它支持高效的压缩和列式存储，并且具有更好的读取性能和更少的I/O操作。它还支持嵌套数据类型和更高级的编码技术。