行式存储or列式存储:Parquet和ORC都以列的形式存储数据,而Avro以基于行的格式存储数据。 就其本质而言,面向列的数据存储针对读取繁重的分析工作负载进行了优化,而基于行的数据库最适合于大量写入的事务性工作负载。 压缩率:基于列的存储区Parquet和ORC提供的压缩率高于基于行的Avro格式。 可兼容的平台:ORC常用于Hive...
Parquet: Parquet 是一种针对读取密集型操作和分析进行优化的列式存储格式。它在压缩和编码方面非常高效,非常适合优先考虑读取性能和存储效率的场景。 Avro: Avro 是一种专为数据序列化而设计的基于行的存储格式。它以其模式演变功能而闻名,通常用于需要快速序列化和反序列化数据的写入密集型操作。 ORC(优化行列式):...
Parquet 和 ORC 等列式格式的压缩率通常比 Avro 等基于行的格式更高,从而降低存储成本。 以下是存储成本计算方法的示例: # Example of how to save data back to Google Cloud Storage in different formats# Save DataFrame as Parqueparquet_df.write.parquet("gs://your-bucket/output_parquet")# Save DataF...
2. 下游系统可以轻松地从 Avro 文件中检索表模式(无需将模式单独存储在外部元存储中)。 3. 任何源模式更改都很容易处理(模式演变)。 列式存储格式 为了更好地理解 Hadoop 中的 Parquet 和ORC 文件格式,首先我们来看看什么是列式存储格式。在面向列的格式中,记录中相同类型的每一列的值存储在一起。 例如,如果...
AVRO 是一种基于行的存储格式,而 PARQUET 是一种基于列的存储格式。 PARQUET 对于分析查询要好得多,即读取和查询比写入更有效。 AVRO 中的写操作比 PARQUET 中的要好。 在模式演变方面,AVRO 比 PARQUET 成熟得多。PARQUET 仅支持模式追加,而 AVRO 支持功能强大的模式演变,即添加或修改列。
在大数据环境中,数据存储格式直接影响查询性能和成本。本文探讨了 Parquet、Avro 和 ORC 三种格式在 Google Cloud Platform (GCP) 上的表现。Parquet 和 ORC 作为列式存储格式,在压缩和读取效率方面表现优异,尤其适合分析工作负载;Avro 则适用于需要快速写入和架构演化
2. 下游系统可以轻松地从 Avro 文件中检索表模式(无需将模式单独存储在外部元存储中)。 3. 任何源模式更改都很容易处理(模式演变)。 列式存储格式 为了更好地理解 Hadoop 中的 Parquet 和ORC 文件格式,首先我们来看看什么是列式存储格式。在面向列的格式中,记录中相同类型的每一列的值存储在一起。
ORC (Optimized Row Columnar):ORC 是一种类似于 Parquet 的列式存储格式,但针对读取和写入操作进行了优化,ORC 在压缩方面非常高效,从而降低了存储成本并加快了数据检索速度。 研究目标 本研究的主要目的是评估不同的存储格式(Parquet、Avro、ORC)如何影响大数据环境中的查询性能和成本。本文旨在提供基于各种查询类型和...
就性能而言,Parquet 针对列的数据查询要快得多,比 Avro 更胜一筹。此外,Avro 也无法像 Parquet 一样用文本编辑器读取,也无法。 Avro的好处是: 存储元数据在 JSON 格式中 支持模式变更 适合写入密集型任务,例如 Kafka 处理小数据集(少于 1,000 行)高效 ...
按行存储:sequenceFile、mapfile、avrosequenceFile:hadoopapi提供的一种二进制文件,数据以<key,value>的形式序列化到文件中。不是很...parquet:和orc差别不大,orc在hive中用的多。parquet在spark中用的多。parquet和orc提供了最佳的读取性能,但是写入性能较差。 由于avro是按行存储,在流计算也用的多 ...