parquet和orc的区别
时间: 2024-06-12 19:08:58 浏览: 30
Parquet和ORC是两种常用的列式存储格式,用于在大数据环境中高效地存储和查询数据。它们的区别主要体现在以下几个方面:
1. 压缩算法支持:
- Parquet支持多种压缩算法,包括Snappy、Gzip、LZO等,这使得Parquet能够更灵活地选择适合不同数据类型和查询场景的压缩算法。
- ORC也支持多种压缩算法,包括Snappy、Zlib、LZO等,但相比Parquet,ORC对于某些特定类型的数据压缩效果可能更好。
2. 生态系统支持:
- Parquet作为一种开放的列式存储格式,在多个大数据生态系统中得到广泛支持,例如Hadoop、Spark、Presto等。
- ORC最初是为Hive设计的,但也可以在其他系统中使用,尤其在Hive和Impala中具有良好的兼容性。
3. 查询性能:
- Parquet采用列存储和多种压缩算法的支持,因此在查询性能方面表现较好,尤其适用于分析型查询和复杂的数据分析场景。
- ORC同样具有优秀的查询性能,尤其擅长处理大型数据集和高并发查询。
相关问题
orc和parquet的区别
ORC和Parquet是两种常见的列式存储格式,它们在一些方面有一些区别。首先,ORC不支持直接的嵌套结构,但可以通过复杂数据类型如map<k,v>间接实现,而Parquet支持嵌套结构。其次,ORC在存储压缩率方面相对较高,而Parquet在某些情况下可能具有更好的查询性能。此外,ORC与Hive的兼容性较好,常被用作Hive的存储格式。\[1\]
如果你需要更高的存储压缩率,可以选择ORC。如果你更关注查询性能,Parquet可能是更好的选择。此外,你还可以考虑你的数据结构是否需要嵌套支持,以及与其他工具和系统的兼容性。最终的选择应该根据你的具体需求和场景来决定。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ORC与PARQUET的区别](https://blog.csdn.net/weixin_44087159/article/details/124472197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【大数据存储】ORC和Parquet区别](https://blog.csdn.net/JH_Zhai/article/details/123416965)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【数仓】数据存储格式的选择:Parquet与ORC](https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/107975889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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parquet、orc
Parquet和ORC都是列式存储格式,用于高效地存储和查询大数据集。它们都支持压缩和编码来减小存储空间和提高查询效率。
Parquet是一种开放源代码数据格式,由Apache Hadoop生态系统开发。它支持多种编程语言,包括Java、Python和Scala。它的主要特点是高效的压缩和列式存储,以及支持复杂数据类型和嵌套数据结构。
ORC(Optimized Row Columnar)是一种Apache Hive的优化格式,也由Apache Hadoop生态系统开发。它支持高效的压缩和列式存储,并且具有更好的读取性能和更少的I/O操作。它还支持嵌套数据类型和更高级的编码技术。