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,是一件非容易和自然的事情。
对于依赖大数据分析做出决策的企业和组织来说,高效的数据处理至关重要。影响数据处理性能的一个关键因素是数据的存储格式。本文探讨了不同存储格式(特别是 Parquet、Avro 和 ORC)对 Google Cloud Platform (GCP…
ORC(优化行列式): ORC 是一种类似于 Parquet 的列式存储格式,但针对读写操作进行了优化,ORC 在压缩方面效率很高,从而降低了存储成本并加快了数据检索速度。 2.研究目标 本次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。旨在根据各种查询类型和数据量提供基准,以帮...
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...
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
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。 PARQUET 非常适合查询多列表中的列子集。AVRO 是我们需要查询所有列的 ETL 操作的理想选择。 ORC 与 PARQUET PARQUET 更能存储嵌套数据。
测试文件类型:行压缩:text、json、sequence、avro 列压缩:parquet、orc压缩格式配置:更改文件压缩格式的配置项:(参数类型确定文件的压缩类型及压缩格式,文件类型由建表语句确定) set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress...
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。
大数据文件格式对比 Parquet Avro ORC 特点 格式 优劣势 序列化 总结相同点基于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都以列的形式存储数据,而Avro...
Hive的常见压缩格式(ORC,Parquet,Sequencefile,RCfile,Avro)的区别,读写查询性能测试:TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的;并且SEQUENCEFILE是存储为二进制文件ORC和PARQUET是基于列式存储的行列混合存储的RCFile,该存储结构遵循的是“先水平划分,