ORC，全称Optimized Row Columnar，是一种在Hadoop系统中广泛使用的数据存储格式。它是针对大数据的存储和计算需求而研发的，具有存储空间占用小、查询速度快的优势。其主要通过行列混合存储的方式，使得数据能更好地压缩，并能更快地进行查询。
ORC文件由多个数据区块和一个元数据区块组成，数据区块包括行数据和列索引数据，元数据区块包含一些文件的属性及统计信息。这种存储结构既利于进行全表扫描的查询，也适合只读取若干行或若干列的查询，优化了Hadoop的查询性能。
具体来说，ORC的“Row”代表行存储，可以减少查询中的I/O运算量，使查询效率更佳。而“Columnar”代表列存储，通过压缩同类型数据，可以节省存储空间，进行快速的统计计算。两者结合，“Optimized”亦就是该格式的优化对象，即瞄准查询效率和存储空间的优化。
ORC的出现极大的优化了Hadoop的数据存储和处理能力， 在大数据处理过程中起到了很重要的作用。由于ORC是开源的，任何组织和个人都可以在遵守相关开源协议的情况下，免费使用和改进它。这也意味着ORC具有很高的可拓展性和可自定义性。
除了在Hadoop中使用，ORC格式也常被应用于一些数据仓库中，用于提高数据管理的效率和便利性。尤其是一些大规模的数据处理应用，比如机器学习、数据挖掘等领域，ORC有着广泛的应用。
不论从行存储还是列存储，ORC都为我们大数据处理带来新的解决方案。后续的研究和应用，也肯定会带来更多的可能性和突破，期待ORC为我们的数据世界打开新的一扇大门。
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