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两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比...
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...
Apache Parquet 最初的设计动机是存储嵌套式数据,比如Protocolbuffer,thrift,json等,将这类数据存储成列式格式,以方便对其高效压缩和编码,且使用更少的IO操作取出需要的数据,这也是Parquet相比于ORC的优势,它能够透明地将Protobuf和thrift类型的数据进行列式存储,在Protobuf和thrift被广泛使用的今天,与parquet进行集成,是...
Parquet只需要针对叶子结点进行记录,通过repetition level和definition level来辅助映射嵌套结构。 ORC针对中间节点也需要记录相应的PRESENT流和LEN流(数组类型需要) 四、测试对比 (1) 空间占用情况 针对相同的数据源分别生成Parquet和ORC文件,两者全部采用ZSTD压缩,Parquet针对所有数据类型开启字典编码。 Parquet的磁盘空间占用...
大数据文件格式对比:Parquet 与ORC 对比 目前两者都作为Apache的顶级项目来进行维护,但是无论是设计的思路还是合理性都是ORCFile更为优秀. 但是或许是因为背后所主导的力量不同,毕竟是出身名门,在各个存储系统的支持上,和实际的运用之中,Parquet还是占了很大的优势 1 大数据文件格式 1.1 Apache ORC ORC(OptimizedRC...
Parquet与其他存储格式的对比 存储结构:Parquet是一种列式存储格式,数据按列存储,适合分析型查询。而ORC文件也是列式存储,通过行组和列块进一步组织数据,提供更高的压缩率和更快的查询速度。 压缩与效率:Parquet支持多种压缩算法,如Snappy、Gzip等,能够有效减少存储空间并提高查询效率。ORC文件同样支持多种压缩方式,如...
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、Spark SQL、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两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比...
三、Parquet与ORC对比 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。 Parquet的schema结构 通常情况下,在存储Parquet数据的时候会按照HDFS的Block大小设置行组的大小,由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block,这样可以把每一...
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两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比...
Hive中文件存储格式ORC与Parquet对比 ORC、Parquet都是列式存储 Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式 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,...