Apache ORC下载与安装教程
2024-11-29 08:06:14作者:胡唯隽
1. 项目介绍
Apache ORC是一种自描述的类型感知列式文件格式,专为Hadoop工作负载设计。它优化了大数据的流式读取,并提供了快速定位所需行的功能。使用列式格式存储数据,允许读取器仅读取、解压缩和处理当前查询所需的值。由于ORC文件具有类型感知能力,因此编写器会为每个类型选择最合适的编码,并在写入文件时构建内部索引。
2. 项目下载位置
您可以在Apache的官方GitHub仓库中找到Apache ORC项目,地址为:Apache ORC GitHub仓库。
3. 项目安装环境配置
在安装Apache ORC之前,您需要确保以下环境配置正确:
- Java 17或更高版本
- Maven 3.9.9或更高版本
- CMake 3.12或更高版本
以下是环境配置的示例:
# 安装Java 17
sudo apt-get install openjdk-17-jdk
# 安装Maven
sudo apt-get install maven
# 安装CMake
sudo apt-get install cmake
Java环境配置示例
Maven环境配置示例
CMake环境配置示例
4. 项目安装方式
以下是在您的系统中安装Apache ORC的步骤:
首先,克隆项目仓库:
git clone https://github.com/apache/orc.git
cd orc
然后,根据您的需要构建一个调试版本或发布版本:
# 创建构建目录
mkdir build
cd build
# 构建带有调试信息的发布版本
cmake ..
make package
make test-out
# 或者,构建调试版本
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=DEBUG
make package
make test-out
# 仅构建Java库
cd java
mvnw package
# 仅构建C++库
mkdir build
cd build
cmake -DBUILD_JAVA=OFF
make package
make test-out
5. 项目处理脚本
Apache ORC提供了不同的脚本来帮助用户读取和检查ORC文件。以下是一些基本的使用示例:
# 使用C++工具读取ORC文件
./build/orc-tool --read -i path/to/orc/file.orc
# 使用Java工具检查ORC文件
java -jar build/orc-tools-*.jar PrintFile path/to/orc/file.orc
确保在运行上述脚本之前,您已经正确地构建了项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
386
458
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
894
680
暂无简介
Dart
805
198
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
354
211
昇腾LLM分布式训练框架
Python
120
146
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781