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...
我们今天来简单对比分析一下业界典型的两种数据存储格式Parquet和ORCfile,分别是impala和Hive推荐使用的数据格式。 一、首先来看下ORCfile。 Orcfile(Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式,是对之前的RCFile存储格式的优化,是HortonWorks开源的。看下orcfile的存储格式: 可以看到每个Orc文件由1个或...
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...
Avro 与 Parquet ORC 与 Parquet 2022.05.16 补充 补充了一些工业界不怎么用的格式,但是面试八股文可能还是会问到: 1. TextFile 默认格式,存储方式为行存储,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),但使用 这种方式,压缩后的文件不支持 split,Hive ...
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...
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...
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。1. 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...
Parquet:Parquet支持复杂数据类型的存储和查询,通过将复杂类型转换为嵌套的列组织在列式存储中。Parquet使用了一种称为“Dremel”的存储模型,它可以有效地处理嵌套数据结构。Parquet文件中的数据可以通过Parquet的读取器进行解析和查询,支持复杂类型的投影、过滤和聚合等操作。 ORC:ORC(Optimized Row Columnar)也支持复杂数...
ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。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...