2)行组:与数据分区类似,Hadoop中常用的parquet和orcfile还将表数据分为多个行组(row group),每个行组内的记录按列存储。这样即达到列存提高OLAP查询效率,同时能够兼顾查询多行的需求; 3)局部索引:在数据分区或行组上创建索引,可以提高查询效率。如下图所示,orcfile在每个行组的头部维护了Index Data来,保存最大...
我并不是很认可这个解析最终的效果。 这里简单说一下它的解析过程:先进行ORC识别,然后再做的版面分析。详细见下文。 RAGFlow 有一个做的好的地方 在解析前,它可以提前配置好,文档是什么类型,它针对不同的类型去解析。 第二个好的地方是,把解析的结果返显了。用户可以来修改纠正解析后的结果,还可以调整chunck的...
系统表名_{TYPE简码},增量表的type简码为i,全量表的type简码为f,所有的表名称及字段名称小写 标准字段: ext_etl_dt (ETL时间),ext_src_sys_id(源系统标识),dt、ph(分区字段) 表的其他要求:采用ORC存储格式,并采用SNAPPY压缩 来自:帮助中心 查看更多 → 步骤6:数据开发处理 source_sdi节点属性 demo...
特别地,OLMo-7B在主要基于Common Crawl的数据源上表现出色(比如C4)。 不过,在与网络抓取文本关系不大的数据源上,如WikiText-103、M2D2 S2ORC和M2D2 Wikipedia,OLMo-7B与其他模型相比效率较低。 RedPajama的评估也体现了相似的趋势,...
修复orc空文件报错问题 优化obwriter性能 txtfilewriter 增加导出为insert语句功能支持 HdfsReader/HdfsWriter 支持parquet读写能力 [datax_v202308](https://github.com/alibaba/DataX/releases/tag/datax_v202308) OTS 插件更新 databend 插件更新 Oceanbase驱动修复 [datax_v202306](https://github.com/alibaba...
cstore_fdw 实现了 PostgreSQL 数据库的柱状存储,用于对批量加载的数据进行分析的场景。 该扩展使用了 Optimized Row Columnar (ORC) 格式的数据存储布局。ORC 提升 非死book 开发的 RCFile 格式,带来如下好处: 压缩: Reduces in-memory and on-disk data size by 2-4x. Can be extended to support different...
namespace BaiduAIAPI.ORC_Characterbase64 { /// /// 文字识别--身份证识别 应用(只是获取身份证图片 信息,没有和公安部联网,无法确认真假,只是单纯从图片上识别文字) /// public class IDCardRecognition { // 身份证识别 /// /// 身份证...
IRReader.h1.6 KB2023-02-10 19:19 Initialization.h2.1 KB2023-02-10 19:19 LinkTimeOptimizer.h2.0 KB2023-02-10 19:19 Linker.h1.7 KB2023-02-10 19:19 Object.h4.3 KB2023-02-10 19:19 OrcBindings.h5.4 KB2023-02-10 19:19 Support.h2.4 KB2023-02-10 19:19 ...
1) 列存储一般对查询性能提升明显,尤其是大表是一个包含很多列的表。例如,从Stinger(Hive 0.11 with ORCFile)VS Hive,以及Impala的Parquet VS Text file; 2) 绕开MR计算模型,省去中间结果的持久化和MR任务调度的延迟,会带来性能提升。例如,Impala,Shark,Presto要好于Hive和Stinger,但这种优势随着数据量增加和查询...
R3应答主要返回设备ORC寄存器的内容,只有下发CMD1时,设备才回复R3应答。 R4应答数据结构: R4应答主要用于写入和读出某个寄存器其中一个字节的数据。只有主机下发CMD39时,设备应答R4。 参数对应内容如下表所示。 R5应答数据结构: R5作为中断请求应答,其应答结构如下。