hive orc和parquert的优劣

Hive ORC 和 Parquet 都是优秀的列式存储格式，各有优点。下面是它们的优劣对比：

1. 压缩比：ORC 的压缩比通常比 Parquet 高，因为它采用更加高效的压缩算法。

2. 查询速度：在查询大量数据时，ORC 通常比 Parquet 更快，因为它采用了更加紧凑的存储格式和更加高效的编码方式。

3. 写入速度：Parquet 在写入大量数据时比 ORC 更快，因为它采用了更加简单的存储格式和编码方式。

4. 数据格式支持：ORC 支持更多的数据类型，例如 Map 和 Union 类型，而 Parquet 只支持简单的数据类型。

5. 文件大小：在存储相同数据量的情况下，ORC 文件通常比 Parquet 文件更小，因为它采用了更加紧凑的存储格式和更加高效的压缩算法。

6. 兼容性：Parquet 是一种开放的标准格式，因此它可以被多种数据处理系统所支持。ORC 则是由 Hive 提供的一种专有格式，在其他数据处理系统中可能需要进行转换。

综上所述，ORC 更适合于查询密集型的场景，而 Parquet 更适合于写入密集型的场景。选择哪种格式主要取决于具体的业务需求，可以根据实际情况进行选择。

相关问题

hive orc 不支持collection

Hive ORC文件格式本身是支持集合类型（collection）的，但是在Hive版本中，ORC文件格式的集合类型支持是从Hive 0.14版本开始引入的。如果使用的是比较旧的Hive版本，可能会存在不支持集合类型的情况。此外，即使ORC文件格式支持集合类型，也不是所有的集合类型都被支持。例如，Hive ORC文件格式支持数组类型，但是不支持Map类型。如果要在Hive中使用集合类型，建议使用较新的Hive版本，并查看Hive ORC文件格式的文档，以了解支持的集合类型。

hive上orc表如何转为外表

Hive中，将ORC表转换为外部表（EXTERNAL TABLE）通常是为了提高数据读取的性能，因为外部表允许文件存储在HDFS的任何位置，而不仅仅是Hive仓库目录。以下是将ORC表转换为外部表的基本步骤：

1. **创建外部表**：
使用`CREATE EXTERNAL TABLE`命令，并指定表名、列名以及路径。例如：

   CREATE EXTERNAL TABLE my_orc_table (
       col1 string,
       col2 int
   )
   LOCATION 'hdfs://path_to_your_orc_files';

`LOCATION`参数指定了ORC文件的实际存储位置。

2. **确认文件格式**：
确保你的ORC文件已经被正确地识别为Hive支持的格式。Hive默认支持ORC，所以不需要额外配置。

3. **验证表结构**：
如果原始ORC表已经存在并且结构匹配，可以省略部分创建过程。你可以运行`DESCRIBE FORMATTED table_name`来查看表的元数据。

4. **权限设置**：
检查是否有足够的权限读取ORC文件及其所在的目录。

**相关问题--:**
1. Hive中的其他文件格式与ORC相比有何优劣？
2. ORC表为何选择转换为外部表而非内部表？
3. 在Hive中如何查询外部表的数据？