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# Verwenden des ORC-Formats in Glue AWS
<a name="aws-glue-programming-etl-format-orc-home"></a>

AWS Glue ruft Daten aus Quellen ab und schreibt Daten auf Ziele, die in verschiedenen Datenformaten gespeichert und transportiert werden. Wenn Ihre Daten im ORC-Datenformat gespeichert oder transportiert werden, stellt Ihnen dieses Dokument die verfügbaren Funktionen für die Verwendung Ihrer Daten in AWS Glue vor.

AWS Glue unterstützt die Verwendung des ORC-Formats. Dieses Format ist ein leistungsorientiertes, spaltenbasiertes Datenformat. Eine Einführung in das Format durch die Standardautorität finden Sie unter [Apache Orc](https://orc.apache.org/docs/).

Sie können AWS Glue verwenden, um ORC-Dateien von Amazon S3 und aus Streaming-Quellen zu lesen sowie ORC-Dateien auf Amazon S3 zu schreiben. Sie können `bzip`- und `gzip`-Archive mit ORC-Dateien aus S3 lesen und schreiben. Sie konfigurieren das Komprimierungsverhalten auf [S3-Verbindungsparameter](aws-glue-programming-etl-connect-s3-home.md#aws-glue-programming-etl-connect-s3) statt in der auf dieser Seite besprochenen Konfiguration.

Die folgende Tabelle zeigt, welche gängigen AWS Glue-Operationen die ORC-Formatoption unterstützen.


| Lesen | Write (Schreiben) | Streaming gelesen | Gruppieren von kleinen Dateien | Auftrags-Lesezeichen | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| Unterstützt | Unterstützt | Unterstützt | Nicht unterstützt | Unterstützt\$1 | 

\$1 Wird in AWS Glue Version 1.0\$1 unterstützt

## Beispiel: Lesen von ORC-Dateien oder Ordnern aus S3
<a name="aws-glue-programming-etl-format-orc-read"></a>

** Voraussetzungen:** Sie benötigen die S3-Pfade (`s3path`) zu den ORC-Dateien oder -Ordnern, die Sie lesen möchten. 

**Konfiguration:** Geben Sie in Ihren Funktionsoptionen `format="orc"` an. Verwenden Sie in Ihrem `connection_options` den `paths`-Schlüssel, um Ihren `s3path` anzugeben. Sie können konfigurieren, wie der Reader mit S3 in der `connection_options` interagiert. Einzelheiten finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue:[Referenz zur Amazon-S3-Verbindungsoption](aws-glue-programming-etl-connect-s3-home.md#aws-glue-programming-etl-connect-s3).

 Das folgende AWS Glue-ETL-Skript zeigt den Vorgang des Lesens von ORC-Dateien oder -Ordnern aus S3: 

------
#### [ Python ]

Verwenden Sie für dieses Beispiel die Methode [create\$1dynamic\$1frame.from\$1options](aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-glue-context.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-glue-context-create_dynamic_frame_from_options).

```
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext

sc = SparkContext.getOrCreate()
glueContext = GlueContext(sc)

dynamicFrame = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="s3",
    connection_options={"paths": ["s3://s3path"]},
    format="orc"
)
```

Sie können es auch DataFrames in einem Skript (`pyspark.sql.DataFrame`) verwenden.

```
dataFrame = spark.read\
    .orc("s3://s3path")
```

------
#### [ Scala ]

Verwenden Sie für dieses Beispiel die Operation [getSourceWithFormat](glue-etl-scala-apis-glue-gluecontext.md#glue-etl-scala-apis-glue-gluecontext-defs-getSourceWithFormat).

```
import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
import org.apache.spark.sql.SparkContext

object GlueApp {
  def main(sysArgs: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkContext = new SparkContext()
    val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)

    val dynamicFrame = glueContext.getSourceWithFormat(
      connectionType="s3",
      format="orc",
      options=JsonOptions("""{"paths": ["s3://s3path"]}""")
    ).getDynamicFrame()
  }
}
```

Sie können es auch DataFrames in einem Skript (`pyspark.sql.DataFrame`) verwenden.

```
val dataFrame = spark.read
    .orc("s3://s3path")
```

------

## Beispiel: Schreiben von ORC-Dateien und -Ordnern in S3
<a name="aws-glue-programming-etl-format-orc-write"></a>

**Voraussetzungen:** Sie benötigen ein initialisiertes DataFrame (`dataFrame`) oder DynamicFrame (`dynamicFrame`). Sie benötigen auch Ihren erwarteten S3-Ausgabepfad, `s3path`. 

**Konfiguration:** Geben Sie in Ihren Funktionsoptionen `format="orc"` an. Verwenden Sie in Ihren Verbindungsoptionen die `paths`-Schlüssel zum Angeben von `s3path`. Sie können die Art und Weise, wie der Writer mit S3 in `connection_options` interagiert, weiter verändern. Einzelheiten finden Sie unter Datenformatoptionen für ETL-Eingaben und -Ausgaben in AWS Glue:[Referenz zur Amazon-S3-Verbindungsoption](aws-glue-programming-etl-connect-s3-home.md#aws-glue-programming-etl-connect-s3). Das folgende Code-Beispiel veranschaulicht den Prozess: 

------
#### [ Python ]

Verwenden Sie für dieses Beispiel die Methode [write\$1dynamic\$1frame.from\$1options](aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-glue-context.md#aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-glue-context-write_dynamic_frame_from_options).

```
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext

sc = SparkContext.getOrCreate()
glueContext = GlueContext(sc)

glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame=dynamicFrame,
    connection_type="s3",
    format="orc",
    connection_options={
        "path": "s3://s3path"
    }
)
```

Sie können es auch DataFrames in einem Skript (`pyspark.sql.DataFrame`) verwenden.

```
df.write.orc("s3://s3path/")
```

------
#### [ Scala ]

Verwenden Sie für dieses Beispiel die [getSinkWithFormat-Methode](glue-etl-scala-apis-glue-gluecontext.md#glue-etl-scala-apis-glue-gluecontext-defs-getSinkWithFormat).

```
import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import com.amazonaws.services.glue.{DynamicFrame, GlueContext}
import org.apache.spark.SparkContext

object GlueApp {
  def main(sysArgs: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkContext = new SparkContext()
    val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)

    glueContext.getSinkWithFormat(
      connectionType="s3",
      options=JsonOptions("""{"path": "s3://s3path"}"""),
      format="orc"
    ).writeDynamicFrame(dynamicFrame)
  }
}
```

Sie können es auch DataFrames in einem Skript (`pyspark.sql.DataFrame`) verwenden.

```
df.write.orc("s3://s3path/")
```

------

## ORC-Konfigurationsreferenz
<a name="aws-glue-programming-etl-format-orc-reference"></a>

Es gibt keine `format_options`-Werte für `format="orc"`. Es können jedoch alle Optionen, die vom zugrunde liegenden SparkSQL-Code akzeptiert werden, im Rahmen des `connection_options`-Map-Parameters übergeben werden.