hive中orc的格式会减小文件存储大小吗

是的，使用 ORC 格式可以显著减小 Hive 中数据的存储大小。ORC（Optimized Row Columnar）是一种面向列的数据存储格式，它采用了列式存储和压缩等技术，能够更加高效地存储数据。相比于传统的文本存储格式，使用 ORC 格式可以将数据的存储大小减小约 75% 左右。

ORC 格式的存储优点主要体现在以下几个方面：
- 列式存储：存储时只存储每列的数据，而不是行，避免了不必要的重复数据的存储。
- 压缩：ORC 格式支持多种压缩算法，包括 Snappy、Zlib、LZO 等，可以将数据压缩到更小的空间。
- 列式存储和压缩的结合：将列式存储和压缩结合起来，可以减小存储空间的占用。

通过使用 ORC 格式，可以使 Hive 查询更加高效，并且减少存储成本。但是需要注意的是，ORC 格式也有一些缺点，比如写入数据时会比其他格式慢一些，同时在某些情况下可能会对查询性能产生一定的影响。因此，在使用 ORC 格式时，需要根据具体的业务场景进行评估和选择。

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。