优化行列式（ORC）文件格式提供了一种存储Hive数据的高效方法。它旨在克服其他Hive文件格式的限制。当Hive读取，写入和处理数据时，使用ORC文件可以提高性能。
对于Bucketed Hive ORC表，sqoop导入失败
我使用下面的DDL在Hive中创建了ORC Bucketed表：创建表（EmpID）聚集的员工（EmpID STRING，EmpName STRING）到存储为orc TBLPROPERTIES（'...的10个桶中
我在s3中有30GB的ORC文件（24个部分* 1.3G）。我正在使用spark来阅读这个兽人并做一些操作。但是从原木开始，我观察到甚至在做任何操作之前，火花正在开启......
是否可以在Sparklyr中将ORC文件读取到Spark数据框？
我知道sparklyr有以下读取文件方法：spark_read_csv spark_read_parquet spark_read_json读取orc文件怎么样？这个图书馆是否支持它？我知道我可以使用阅读....