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如何在Python中使用ORC文件格式 - 带示例的指南
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
ORC文件是一种为Hadoop设计的列式存储格式，适合大数据分析。使用Python的PyArrow库，可以高效读取、写入和处理ORC文件，支持压缩和索引，优化查询性能。
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关键要点
- ORC文件是一种为Hadoop设计的列式存储格式，适合大数据分析。
- ORC文件具有高压缩率，通常比文本文件小75%。
- ORC支持按列读取数据，优化查询性能。
- 使用PyArrow库可以高效读取、写入和处理ORC文件。
- 在Python中创建ORC文件需要使用pandas和pyarrow库。
- ORC文件保持数据类型信息，读取特定列时可以提高性能。
- ORC支持多种压缩编码，推荐使用ZSTD以获得良好的压缩比和速度。
- ORC能够有效处理复杂数据类型，如嵌套结构和列表。
- 在处理大数据平台时，ORC是一个理想的选择，尤其是在分析工作负载中。
- 不建议在需要逐行处理或处理小数据集时使用ORC。
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