「ORC数据库面试题」10道绝密题目，看看你能答对几道？ (orc数据库面试题)

orc数据库面试题：10道绝密题目，看看你能答对几道？

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ORC是一种优秀的数据压缩格式，被广泛应用于Hadoop生态系统中的数据存储和数据处理。随着Hadoop生态系统的不断发展，对ORC数据库的开发人员的需求也越来越大。因此，许多公司都会在招聘ORC数据库方面的人才时设置相关岗位。本文将为大家提供10道ORC数据库面试题，希望能够帮助各位应聘者更好地准备面试。

1. 什么是ORC格式？

ORC全称为Optimized Row Columnar（优化的行列式），是一种高效的数据压缩格式。ORC对数据的存储和查询都做了优化，能够大大提高数据读写效率。在Hadoop生态系统中，ORC格式被广泛应用于数据仓库、在线分析处理（OLAP）系统等领域。

2. ORC格式的特点是什么？

（1）高效压缩：ORC采用多种压缩算法对数据进行压缩，可以大大降低存储和传输的成本。

（2）支持列式存储：ORC将数据按列存储，可以提高同一列数据的访问效率。

（3）支持分区：ORC可以根据数据的某个属性进行分区，提高查询效率。

（4）支持嵌套数据类型：ORC可以存储各种嵌套数据类型，例如数组、结构体等。

（5）支持数据压缩：ORC支持各种数据压缩算法，可以根据实际需求选择最适合的压缩算法。

3. 请用ORC格式存储下面的数据：姓名（String）、性别（Boolean）、年龄（Int）、成绩（Double）

使用ORC格式存储数据，可以采用以下方式：

（1）将数据按列式存储，首先定义每个数据类型的元数据信息，包括名称、类型和压缩方式等信息。例如：

struct

（2）将数据按照定义的元数据信息进行存储，将不同的列存储到不同的文件中。例如：

name.orc：[“Tom”, “Jerry”, “Jack”, “Lucy”, “Rose”]

gender.orc：[true, false, true, false, true]

age.orc：[20, 22, 24, 21, 23]

score.orc：[89.5, 92.0, 85.5, 90.5, 87.0]

4. ORC格式如何进行压缩？

ORC格式采用多种压缩算法对数据进行压缩，包括Zlib、Snappy、LZ4、LZO和Zstandard等。可以通过在ORC文件头中指定压缩方式来选择最适合的压缩方式。例如：

Compression=Zlib

5. ORC格式的压缩算法有哪些？

ORC格式提供了许多压缩算法，包括Zlib、Snappy、LZ4、LZO和Zstandard等。这些算法都有各自的优缺点，需要根据实际需求进行选择。

6. ORC格式如何优化查询效率？

ORC格式可以通过以下方式优化查询效率：

（1）按照数据的某个属性进行分区，查询时只扫描所需分区，减少数据的扫描量。

（2）对ORC文件建立索引，可以提高查询效率。

（3）支持谓词下推，可以将查询条件下推到存储层进行计算，减少数据传输量和计算量。

（4）支持Bloom Filter，可以在查询时快速过滤掉不满足条件的行。

7. ORC格式如何支持嵌套数据类型？

ORC格式可以通过Struct、List、Map等类型来支持嵌套数据类型。例如：

struct>

8. ORC格式如何进行解压缩？

ORC格式使用压缩算法对数据进行压缩，在读取数据时需要先进行解压缩。可以通过指定Compression参数中的压缩算法来选择解压缩方式。例如：

Compression=Zlib

9. ORC与Parquet格式有什么区别？

ORC和Parquet都是优秀的数据压缩格式，在Hadoop生态系统中都得到了广泛的应用。它们的区别主要体现在以下几个方面：

（1）压缩算法不同：ORC采用多种压缩算法对数据进行压缩，Parquet则只支持LZO、Snappy和Gzip三种算法。

（2）存储格式不同：ORC采用行列式存储，将数据按列存储，可以提高同一列数据的访问效率；Parquet采用分块式存储，将数据按照行进行存储，可以更好地支持高并发访问。

（3）可嵌套的数据结构解析方式不同：ORC采用类似于Protobuf的编码方式来解析嵌套的数据结构，Parquet则采用RLE+Bit Packing方式。

10. ORC格式可以在哪些领域得到应用？

ORC格式在Hadoop生态系统中得到了广泛的应用，在以下领域有着重要的作用：

（1）数据仓库：ORC格式可以优化数据的存储和查询效率，提高数据仓库的性能和可靠性。

（2）在线分析处理（OLAP）：ORC格式可以提供快速的数据访问，支持复杂的嵌套数据结构，可以在OLAP系统中得到很好的应用。

（3）机器学习：ORC格式可以在机器学习中用来存储大规模的数据集，可以提高数据的存储效率和访问效率。

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