Parquet和ORC都是Hive中用于存储数据的列式存储格式,它们在内部实现和性能方面有一些区别。 写入速度:一般情况下,Parquet的写入速度比ORC要快,这是因为Parquet在写入时采用了更轻量级的压缩算法,而ORC在写入时采用了更复杂的压缩算法。 压缩比:ORC通常具有更高的压缩比,这意味着它可以存储更多的数据在相同的磁盘空间下...
也就是说:Parquet对于嵌套数据结构的支持比ORC强。 ORC是自描述的列存储,主要是在 Hive 中使用,支持数据压缩、索引功能、update 操作、ACID 操作、支持复杂类型等,其查询性能相对 Parquet 略有优势。
得到的结论是:hive的orc性能更好,但是低版本spark的parquet性能更好 三、总结:选型时候该注意 1、存储空间 orc的压缩比parquet更好,相同大小的文件,orc格式往往占用的空间更小! 但是其实现在硬盘的价格相对于内存和cpu,gpu来说,应该是很便宜的了,所以在这点上你说orc有多大优势,并不见得 存储在hadoop上会有三副...
香港云服务器的Parquet和ORC都是Hive中用于存储数据的列式存储格式,它们在内部实现和性能方面有一些区别。 写入速度:一般情况下,Parquet的写入速度比ORC要快,这是因为Parquet在写入时采用了更轻量级的压缩算法,而ORC在写入时采用了更复杂的压缩算法。 压缩比:ORC通常具有更高的压缩比,这意味着它可以存储更多的数据在...
Parquet 对 Hadoop 生态系统中的大多数项目拥有更广泛的支持,但ORC仅支持Hive和Pig。两者之间的一个关键区别是,ORC更好地优化了Hive,而Parquet与Spark配合的更好。事实上,Parquet 是用于在 Apache Spark 中写入和读取数据的默认文件格式。 索引 • 使用 ORC 文件就像处理 Parquet 文件一样简单。两者都非常适合读取...
2、orc与hive的兼容性强,作为hive的常用存储格式 3、orc相比parquet的存储压缩率较高,如下图 4、orc导入数据和数据查询的的速度比parquet快 上面的测试结果仅供参考,从上面也可以说明orc作为hive存储格式的普适性,无论从存储还是查询效率,orc均占有优势。
从Hive官网得知,Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式,如 TextFile(文本格式),RCFile(行列式文件),SequenceFile(二进制序列化文件),AVRO,ORC(优化的行列式文件)和Parquet 格式,而这其中我们目前使用最多的是TextFile,SequenceFile,ORC和Parquet。