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。 写入速度:一般情况下,Parquet的写入速度比ORC要快,这是因为Parquet在写入时采用了更轻量级的压缩算法,而ORC在写入时采用了更复杂的压缩算法。 压缩比:ORC通常具有更高的压缩比,这意味着它可以存储更多的数据在相同的磁盘空间下...
从数据结构层面上来说parquet和orc应该都不支持update,但是有些框架会支持使得这个数据结构也能有ACID或者update的功能。 比如和orc格式更加亲密的hive,就支持orc的ACID和update,不支持parquet格式 然后hudi却又可以支持parquet的update操作 具体做法我没有深究,但是估计就是update的时候生成新的数据块,后续合并数据块的时...
Parquet 对 Hadoop 生态系统中的大多数项目拥有更广泛的支持,但ORC仅支持Hive和Pig。两者之间的一个关键区别是,ORC更好地优化了Hive,而Parquet与Spark配合的更好。事实上,Parquet 是用于在 Apache Spark 中写入和读取数据的默认文件格式。 索引 • 使用 ORC 文件就像处理 Parquet 文件一样简单。两者都非常适合读取...
hive支持parquet csv存储的大小与实际文件大小一样,若没有压缩,占用容量=实际大小*副本数目 parquet完美实现分区过滤 列修剪 参考:为什么选择parquet orc:先划分行组,然后再划分成一列列再存储 image.png HIVE存储格式ORC、PARQUET对比
Hive中的文件存储格式TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORCFILE、Parquet 和 AVRO使用与区别详解 参考: https://blog.csdn.net/weixin_43230682/article/details/107185876分类: Hive 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 RICH-ATONE 粉丝- 10 关注- 10 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: Hive:如何...
香港云服务器的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。 写入速度:一般情况下,Parquet的写入速度比ORC要快,这是因为Parquet在写入时采用了更轻量级的压缩算法,而ORC在写入时采用了更复杂的压缩算法。压缩比:ORC通常具
spark支持parquethive支持parquetcsv存储的大小与实际文件大小一样,若没有压缩,占用容量=实际大小*副本数目parquet完美实现分区过滤列修剪参考:为...
和Parquet不同,ORC原生是不支持嵌套数据格式的 降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度,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中的数据以列的形式存储,首先,这会影响大小。为了确保流式读取的速度,将文件分为所谓的“条带”,每个条带都是自给自足的,...
1、orc不支持嵌套结构(但可通过复杂数据类型如map<k,v>间接实现),parquet支持嵌套结构 2、orc与hive的兼容性强,作为hive的常用存储格式 3、orc相比parquet的存储压缩率较高,如下图 4、orc导入数据和数据查询的的速度比parquet快 上面的测试结果仅供参考,从上面也可以说明orc作为hive存储格式的普适性,无论从存储还...