ORC和Parquet区别 首先，相比于Parquet，ORC在写入和读取方面更加高效。它采用了一些高级技术，例如基于内存的压缩、数据类型推断和多层次索引等，具有更快的数据写入速度和更低的存储空间占用。此外，ORC还支持数据读取Projected I/O和Predicate Pushdown，可以实现仅读取特定列或行，从而减少读取大量无用数据的时间和开销。
和Parquet类似,ORC文件也是以二进制方式存储的,所以是不可以直接读取,ORC文件也是自解析的,它包含许多的元数据,这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。ORC的文件结构入图6,其中涉及到如下的概念: ORC文件:保存在文件系统上的普通二进制文件,一个ORC文件中可以包含多个stripe,每一个stripe包含多条记录,这些记录按...
# Aggregation query on ORC fileagg_orc_df=orc_df.groupBy("column1").agg({"column2":"sum","column3":"avg"})agg_orc_df.show() 4. 连接查询 Parquet:Parquet 表现良好,但由于其对连接条件的数据读取不够优化,在连接操作方面不如 ORC 高效。 # Join query between Parquet and ORC filesjoined_df...
Parquet与ORC:高性能列式存储 列存、 行存 数据格式层概述 计算层:各种计算引擎 存储层:承载数据的持久化存储 数据格式层:定义了存储层文件内部的组织格式,计算引擎通过格式层的支持来读写文件;从分层视角下的数据形态来看 从分层视角下的数据形态来看,计算引擎表现为Rows+Columns,存储层的数据形态为file和Blocks、...
默认是parquet 写优化的行格式,默认是avro Parquet、Avro、ORC格式 相同点 基于Hadoop文件系统优化出的存储结构 提供高效的压缩 二进制存储格式 文件可分割,具有很强的伸缩性和并行处理能力 使用schema进行自我描述 属于线上格式,可以在Hadoop节点之间传递数据 不同点 行式存储or列式存储:Parquet和ORC都以列的形式存....
这种特性使得ORC适用于存储非常规数据和半结构化数据,如JSON、XML等。 ORC的缺点 相对较少的跨平台支持: 相比于Parquet,ORC在跨平台支持方面可能稍显不足。虽然它也是开放源代码的存储格式,但由于其较新且较少受支持,因此可能不如Parquet广泛应用于各种平台和工具。这限制了ORC在某些场景下的应用。 管理可能较复杂...
Apache ORC PMC、Apache Parquet Commiter、Apache Arrow Committer 导读: 随着Data+AI技术的快速演进迭代,湖仓一体架构(Lakehouse)已经成为当前数据平台的事实标准。本文将简要概述数据平台的发展史,阐述湖仓架构产生的必然性。再从开放性的角度出发,探讨Lakehouse架构的选型,以及为什么开放式湖仓设计(Open Lakehouse)会是...
1.orc和parquet各有不压缩的:None、Uncompress,此类不压缩的情况没有对比意义,所以没有涉及到 2.来看下orc和parquet两者官网的截图: 从各自官网种我们可以发现,压缩算法不止笔者测试用到的一共7种,那么,我们再来看另外两张测试过程中的日志截图: 笔者分别尝试了orc-zstd和parquet-lzo,表虽然创建成功了,但是在加载...
简介:【4月更文挑战第14天】【Hive】ORC、Parquet等列式存储的优点 列式存储(Columnar Storage)是一种优化的数据存储方式,与传统的行式存储(Row Storage)相比,在数据压缩、查询性能、IO 效率等方面具有明显的优势。在大数据领域中,ORC(Optimized Row Columnar)和 Parquet 是两种流行的列式存储格式,它们在数据压缩、...
和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗,目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持,但是Impala对于ORC目前没有支持,仍然使用Parquet作为...