orc专题
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统 coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第11周笔记-ORC系统 1图像ORC 1问题描述2 滑动窗sliding windows3获取大量的图片4分析 2复习 quiz 1图像ORC 1.1问题描述 在这一段介绍一种 机器学习的应用实例 照片OCR技术。 我想介绍这部分内容的原因 主要有以下三个
不同表格式下的小文件治理方式（开源RC file/ORC/Text非事务表、事务表、Holodesk表格式..）
友情链接： 小文件治理系列之为什么会出现小文件问题，小文件过多问题的危害以及不同阶段下的小文件治理最佳解决手段 小文件过多的解决方法（不同阶段下的治理手段，SQL端、存储端以及计算端） 概览 在前两篇博文中，主要为读者从源头介绍了小文件出现的原因、对业务对集群的危害，以及在不同阶段下的处理手段，希望能为您理解以及治理小文件有所帮助。 本篇文章将为您介绍在不同表格式下如何处理。尤其是非事务
Hive使用ORC存储的问题
类型问题： count distinct(case when num > 0 then id else null end) 问题 如果num<=0，就返回null，正常情况下这个结果为0，但是，如果id类型为bigint，那这个结果为1（错误） 解决 更改为：cast(id as string) count distinct(case when num > 0 then cast(id
Flink写入orc类型的HDFS文件
方法1： LogicalType[] orcTypes = new LogicalType[]{new VarCharType(255),new VarCharType(255),new IntType()};String[] fields = new String[]{"name","gread","cource"};TypeDescription typeDescription = Or
将Hive数据库存储格式转换为orc
Hive的存储格式 textfile hive的默认存储格式 存储方式：行存储 磁盘开销大 数据解析开销大 压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分SequenceFile 二进制文件以key,value的形式序列化到文件中 存储方式：行存储 可分割 压缩 一般选择block压缩 优势是文件和hadoop api中的mapfile是相互兼容的rcfile 存储方式：数据按行分
Hive迁移Spark报错org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcStruct cannot be cast to org.apache.hadoop.io.Binar
Hive迁移后，读取报错：org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcStruct cannot be cast to org.apache.hadoop.io.BinaryComparab 一、问题描述 Hive数据库经过迁移后，spark读取一个表，报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.h
Hive使用ORC格式存储离线表
[size=medium] 在大数据时代，列式存储变得越来越流行了，当然并不是说行式存储就没落了，只是针对的场景不同，行式存储的代表就是我们大多数时候经常用的数据库，比较适合数据量小，字段数目少，查询性能高的场景，列式存储主要针对大多数互联网公司中的业务字段数目多，数据量规模大，离线分析多的场景，这时候避免大量无用IO扫描，往往提高离线数据分析的性能，而且列式存储具有更高的压缩比，能够节省一定的
FastDeploy项目简介，使用其进行（图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署）
FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具， 支持云边端部署。提供超过 🔥160+ Text，Vision， Speech和跨模态模型📦开箱即用的部署体验，并实现🔚端到端的推理性能优化。包括 物体检测、字符识别（OCR）、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、Stable Diffusion文图生成、TTS 等几十种任务场景，满足开发者多场景、多硬件、多平台的产
hive表的存储格式; ORC格式的使用
hive表的源文件存储格式有几类： 1、TEXTFILE 默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看2、SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件，使用方便、可分割、可压缩等特点。SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。序列化和
第十一周-ORC系统
1图像ORC 1.1问题描述 在这一段介绍一种 机器学习的应用实例 照片OCR技术。 我想介绍这部分内容的原因 主要有以下三个 ， 1. 第一 展示 一个复杂的机器学习系统 是如何被组合起来的 2. 第二 介绍一下 机器学习流水线（machine learning pipeline）的有关概念， 以及在决定下一步做什么时， 如何分配资源。 3. 最后,通过介绍照片OCR问题 的机会来告诉你，
python读写word、excel、csv、json、hive orc文件
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50368044 python读写word文档 （include wps） 将word文档转换成txt文档 def doc2txt():'''将doc文档转换成txt文档:return:'''from win32com import clientINPUT_DIR = r'C:\Users\p
常用的两种ORC 验证码 识别方法及实践感言
参考： 用Asprise的OCR包，处理验证码。 java ORC 图片中文识别 浅谈OCR之Tesseract （原）测试 Tesseract-OCR 在windows平台过程记录 Java OCR 图像智能字符识别技术，可识别中文 来由，这几天想做坏事，从一个网站上批量查询东西，但是无奈每次查询都有验证码，所以就搜索到了以上几篇文章 基本介绍： 1、Asprise，是
Halcon 简单的ORC 字体识别
文章目录 仿射变化识别 仿射变化 将图片进行矫正处理 dev_close_window()read_image(Image,'C:/Users/Augustine/Desktop/halcon/image.png')*获取图片的大小get_image_size(Image, Width, Height)*仿射运算获取图片的角度对图片进行矫正*选中图片的区域
Hive数仓建表时选用ORC还是PARQUET，压缩选Lzo还是snappy?
目录 1 文件存储格式1.1 ORC1.1.1 ORC的存储结构1.1.2 关于ORC的hive配置 1.2 Parquet1.2.1 Parquet的存储结构1.2.2 Parquet的表配置属性 1.3 ORC和Parquet对比 2 压缩方式3 存储和压缩结合该如何选择?3.1 ORC格式存储，Snappy压缩3.2 Parquet格式存储，Lzo压缩3.3 Parquet格式存储，S
Hive数仓建表该选用ORC还是Parquet，压缩选LZO还是Snappy？
因为上一篇文章中提到我在数仓的ods层因为使用的是 STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'存储模式，但是遇到了count(*) 统计结果与select
Hive数仓中存储格式ORC和Parquet，压缩方式LZO和Snappy
自我总结： LZO支持切片，Snappy不支持切片。 ORC和Parquet都是列式存储。 ORC和Parquet 两种存储格式都是不能直接读取的，一般与压缩一起使用，可大大节省磁盘空间。 选择：ORC文件支持Snappy压缩，但不支持lzo压缩，所以在实际生产中，使用Parquet存储 + lzo压缩的方式更为常见，这种情况下可以避免由于读取不可分割大文件引发的数据倾斜。 但是，如果数
hive 修改cluster by算法_Hive数仓建表该选用ORC还是Parquet，压缩选LZO还是Snappy？
欢迎大家微信搜索：后来X大数据，更多精彩文章都会在公众号准时更新。 大家好，我是后来，周末理个发，赶脚人都精神了不少，哈哈。 因为上一篇文章中提到我在数仓的ods层因为使用的是 STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.h
LLVM（5）ORC实例分析
ORC实例总结 总结 因为API茫茫多，逻辑上的一些概念需要搞清，编码时会容易很多。JIT的运行实体使用LLVMOrcCreateLLJIT可以创建出来，逻辑上的JIT实例。JIT实例需要加入运行库（依赖库）和用户定义的context（运行内容）才能运行，LLVMOrcLLJITAddLLVMIRModule函数负责将运行库和ctx加入JIT实例。context相当于给用户自定义代码的上下文，