Python ORC 文件的快速解析方案

优先选 pyarrow，它在大多数场景下快 2–5 倍，尤其适合大文件、嵌套结构或带谓词过滤的读取；pyorc 启动快、内存低但解析慢，仅适用于小文件、无嵌套、纯 pip 环境等特定场景。

orc 文件读取慢，该换哪个库？ Python 原生不支持 ORC，必须依赖第三方库。实际用下来，pyarrow 和 orc（即 pyorc）是唯二靠谱选择，但性能差异明显：pyarrow 在大多数场景下快 2–5 倍，尤其对大文件、嵌套结构或带谓词过滤的读取；pyorc 启动快、内存占用略低，但纯 Python 实现，解析速度瓶颈明显。

• pyarrow 依赖系统级 C++ ORC 支持（需预装 liborc 或通过 conda 安装），pip 直接装可能缺本地库导致 ImportError: liborc.so.14: cannot open shared object file
• pyorc 纯 Python，pip install 即用，但遇到 Decimal 或 timestamp with timezone 字段容易报 NotImplementedError
• 如果你用的是 Spark 输出的 ORC（尤其启用 hive 兼容模式），优先选 pyarrow，它默认兼容 Hive-style struct/naming；pyorc 对 Hive 元数据解析不稳定

用 pyarrow 读 ORC，哪些参数不能漏？ 不设参数直接 pa.orc.read_table("x.orc") 很容易 OOM 或读出远超预期的数据量。关键控制点就三个：

• use_threads=True：默认是 False，不开就单线程解析，大文件会卡死——务必显式打开
• columns 列白名单：只读需要的列，比如 columns=["user_id", "event_time"]，跳过宽表里几十个不用的字段，内存和时间都省一半以上
• filters 下推过滤：支持类似 [("status", "=", "success"), ("ts", ">=", "2024-01-01")]，ORC 的 stripe-level statistics 会生效，避免把整块数据拉进内存再筛

import pyarrow.orc as orc
table = orc.read_table(
    "logs.orc",
    columns=["uid", "action"],
    filters=[("dt", "=", "20240401")],
    use_threads=True
)

读出来是 Table，怎么转成 pandas 才不翻车？table.to_pandas() 看似简单，但几个隐性坑会导致结果错乱或崩溃：

• 默认不转换 timestamp 时区：ORC 里存的是 UTC 时间戳，to_pandas() 后变成 naive datetime，后续做时区运算全错——加 timestamp_as_object=False（保持 int64）或配 use_threads=True + timestamps_to_ms=True 更稳
• 大字符串列（如日志正文）在 pandas 里自动转成 object dtype，后续 .str.contains 慢得离谱；可提前用 table.cast() 把列转成 pa.string() 再转 pandas
• 遇到 NULL 嵌套字段（比如 struct<string></string> 中部分 name 为 null），pandas 会生成 NaN，但某些版本会把整个 struct 列转成 object 而非 StructDtype，后续无法用 .struct.field("name") 提取——这种场景建议先用 table.select() 拆解字段再转

为什么 pyorc 有时比 pyarrow 还快？ 不是库不行，是场景错配。以下情况 pyorc 反而更合适：

• 文件极小（pyorc 启动开销小，没 JNI/C++ 加载过程
• 需要精确控制每行解析逻辑（比如自定义 null 处理、字段重命名映射），pyorc 提供 Reader.rows() 迭代器，能一行一行手动处理；pyarrow 是 batch 优先，想逐行就得 table.to_pylist()，内存翻倍
• 运行环境受限：容器里不能装系统库、又不允许 conda，只能 pip install ——这时 pyorc 是唯一可行选项，但记得避开 decimal 和复杂 timestamp 字段

ORC 的 schema 推断和类型映射细节多，不同生成工具（Spark / Presto / Hive）输出的元数据略有差异，同一份文件用两个库读出的列类型可能不一样——别只看结果对不对，一定用 table.schema 和 df.dtypes 对着看。

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