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原文?https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC
一、定义
ORC File，它的全名是Optimized Row Columnar (ORC) file，其实就是对RCFile做了一些优化。据官方文档介绍，这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。它的设计目标是来克服Hive其他格式的缺陷。运用ORC File可以提高Hive的读、写以及处理数据的性能。
和RCFile格式相比，ORC File格式有以下优点：
(1)、每个task只输出单个文件，这样可以减少NameNode的负载；
(2)、支持各种复杂的数据类型，比如： datetime, decimal, 以及一些复杂类型(struct, list, map, and union)；
(3)、在文件中存储了一些轻量级的索引数据；
(4)、基于数据类型的块模式压缩：a、integer类型的列用行程长度编码(run-length encoding);b、String类型的列用字典编码(dictionary encoding)；
(5)、用多个互相独立的RecordReaders并行读相同的文件；
(6)、无需扫描markers就可以分割文件；
(7)、绑定读写所需要的内存；
(8)、metadata的存储是用 Protocol Buffers的，所以它支持添加和删除一些列。
二、ORC File文件结构
ORC File包含一组组的行数据，称为stripes，除此之外，ORC File的file footer还包含一些额外的辅助信息。在ORC File文件的最后，有一个被称为postscript的区，它主要是用来存储压缩参数及压缩页脚的大小。
在默认情况下，一个stripe的大小为250MB。大尺寸的stripes使得从HDFS读数据更高效。
在file footer里面包含了该ORC File文件中stripes的信息，每个stripe中有多少行，以及每列的数据类型。当然，它里面还包含了列级别的一些聚合的结果，比如：count, min, max, and sum。下图显示出可ORC File文件结构：
三、Stripe结构
从上图我们可以看出，每个Stripe都包含index data、row data以及stripe footer。Stripe footer包含流位置的目录；Row data在表扫描的时候会用到。
Index data包含每列的最大和最小值以及每列所在的行。行索引里面提供了偏移量，它可以跳到正确的压缩块位置。具有相对频繁的行索引，使得在stripe中快速读取的过程中可以跳过很多行，尽管这个stripe的大小很大。在默认情况下，最大可以跳过10000行。拥有通过过滤谓词而跳过大量的行的能力，你可以在表的 secondary keys 进行排序，从而可以大幅减少执行时间。比如你的表的主分区是交易日期，那么你可以对次分区（state、zip code以及last name）进行排序。
四、Hive里面如何用ORCFile
在建Hive表的时候我们就应该指定文件的存储格式。所以你可以在Hive QL语句里面指定用ORCFile这种文件格式，如下：
