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...
2.写入速度:parquet写入速度优于orc,原因:parquet内部实现方式以及用到的压缩算法较为轻量级,而orc相对复杂(orc还要支持多级索引、谓词下推等机制,需要做的事情更多,自然就会比较慢). 3.读取速度:orc读取速度优于parquet,原因就是上面说的它的内部实现方式以及多种机制主要就是为了后续更好的支持(优化)查询场景. ...
可以看到,除了parquet-gzip压缩以外,大多数orc-xxx的压缩比例要高于parquet-xxx的压缩比例(只有orc-snappy的要低于parquet-lz4的,但是当orc也使用lz4时,又是orc高于parquet) 所以,可以得出一个结论:我们的项目中如果强调要优先考虑节省存储成本时,可以优先选择orc这种存储格式(如果是归档的历史数据且归档之后没有频繁的...
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。
1、orc不支持嵌套结构(但可通过复杂数据类型如map<k,v>间接实现),parquet支持嵌套结构 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...
每个Orc文件由1个或多个stripe组成,每个stripe一般为HDFS的块大小,每一个stripe包含多条记录,这些记录按照列进行独立存储,对应到Parquet中的row group的概念。每个Stripe里有三部分组成,分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer: Parquet文件是以二进制方式存储的,所以是不可以直接读取的,文件中包括该文件的数据和元...
向量化查询(Vectorized Query)是一种高效的查询处理技术,它通过批量处理数据向量来减少 CPU 指令的开销,从而提高查询性能。ORC 和 Parquet 都支持向量化查询,能够更快地执行查询操作。 3. 存储效率 3.1. 列式存储的紧凑布局 列式存储将相同类型的数据在同一列中连续存储,这样可以降低存储空间的碎片化,并且提高数据的...
Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。 >>>视频讲解——>Hive常见的2种数据存储格式有什么区别?<<< 2.TEXTFILE格式 默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查,执行查询时自动解压),但使...