Parquet存储格式 Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Mapreduce、Spark等),被多种查询引擎支持(Hive、Impala、Drill等),并且它是语言和平台无关的。Parquet最初是由Twitter和Cloudera合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。 Par...
通过Striping/Assembly算法,parquet可以使用较少的存储空间表示复杂的嵌套格式,并且通常Repetition level和Definition level都是较小的整数值,可以通过RLE算法对其进行压缩,进一步降低存储空间。 文件结构 Parquet文件是以二进制方式存储的,是不可以直接读取和修改的,Parquet文件是自解析的,文件中包括该文件的数据和元数据。在...
ORC只针对VARCHAR类型的字段提供字典编码,Parquet还可针对整型和浮点型提供。 ORC的RLE编码策略更加复杂,相比Parquet能够一定程度提升文件的压缩比,但是在解码效率上要更慢一些。 关于BloomFIlter ORC作用在Zone粒度,Parquet则是作用在ColumnChunk粒度(粒度要更大一些) 关于Statistics统计信息 ORC提供了3种粒度的Statistics信...
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、...
存储格式:parquet和orc对比 技术标签: hiveOrc格式 Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。 如下图所示可以看到每个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...
本文通过使用Hadoop的数据仓库工具Hive中的不同存储格式,比较按行存储和按列存储的不同。按列存储使用的是企业中最长见的ORC和PARQUET。 这里不讲解对于Hive的使用。 Columnar VS Row-based 行存储和列存储的存储区别 优缺点比较 按行存储: 优点:insert和update更加容易 ...
通过Striping/Assembly算法,parquet可以使用较少的存储空间表示复杂的嵌套格式,并且通常Repetition level和Definition level都是较小的整数值,可以通过RLE算法对其进行压缩,进一步降低存储空间。 文件结构 Parquet文件是以二进制方式存储的,是不可以直接读取和修改的,Parquet文件是自解析的,文件中包括该文件的数据和元数据。在...
同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive、SparkSQL、Impala、Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile、ORC、Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型...
参考: 1.Apache Arrow:一种适合异构大数据系统的内存列存数据格式标准2.Apache Arrow 内存数据3.Apache Arrow vs. Parquet and ORC: Do we really need a third Apache project for columnar data representation?4.An analysis of the strengths and weaknesses of Apache Arrow5.Dremio blog: The Origin & His...
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。