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我看过Hortonworks 的这篇博客文章，通过数据源支持 Spark 1.2 中的 ORC。

它涵盖了 1.2 版，它解决了从对象创建 ORC 文件的问题，而不是从 csv 到 ORC 的转换。我还看到了按预期在 Hive 中进行这些转换的方法。

有人可以提供一个简单的示例，说明如何从 Spark 1.6+ 加载纯 csv 文件，将其保存为 ORC，然后将其作为数据框加载到 Spark 中。

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我将省略 CSV 阅读部分，因为这个问题之前已经回答了很多时间，而且为此目的在网上有很多教程可用，再次编写它将是一种矫枉过正。如果需要，请点击此处！

兽人支持：

关于 ORC，HiveContext 支持它们。

HiveContext 是 Spark SQL 执行引擎的一个实例，它与存储在 Hive 中的数据集成。SQLContext 提供了 Spark SQL 支持的一个子集，它不依赖于 Hive，但 ORC、Window 函数和其他功能依赖于 HiveContext，它从类路径上的 hive-site.xml 读取配置。

您可以定义一个 HiveContext 如下：

import org.apache.spark.sql.hive.orc._
import org.apache.spark.sql._
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

如果您正在使用 spark-shell，则可以直接使用 sqlContext 来实现此目的，而无需创建 hiveContext，因为默认情况下，sqlContext 被创建为 HiveContext。

在下面的 SQL 语句末尾指定as orc可确保 Hive 表以 ORC 格式存储。例如：

val df : DataFrame = ???
df.registerTempTable("orc_table")
val results = hiveContext.sql("create table orc_table (date STRING, price FLOAT, user INT) stored as orc")

另存为 ORC 文件

让我们将 DataFrame 持久化到我们之前创建的 Hive ORC 表中。

results.write.format("orc").save("data_orc")

要将结果存储在 hive 目录而不是用户目录中，请改用此路径/apps/hive/warehouse/data_orc（来自 hive-default.xml 的 hive 仓库路径）

于 2016-04-05T20:50:16.077 回答