parquet 表和orc表的区别 如何选用
时间: 2024-06-10 17:03:58 浏览: 22
parquet表和orc表都是列式存储的数据格式,但是它们有一些区别。首先,parquet表支持所有的Hadoop生态系统,而orc表只支持Hive。其次,parquet表适合于列扫描,而orc表适合于行扫描。此外,parquet表的读写性能比orc表更快,但是orc表在压缩和存储方面比parquet表更强大。在选择时,应根据实际需求和环境选择合适的表格格式。
相关问题
parquet 表和orc表的区别
parquet表和orc表都是优化的列式存储文件格式,它们的主要区别在于具体实现方式和性能表现方面。
parquet表的优势在于它具有更高的压缩比和更高的性能表现,适合于处理大数据集,且支持各种不同的存储格式。
而orc表则适合于高度可压缩的数据集,能够提供更高的压缩比和更快的查询速度,同时具有更好的数据存储和查询功能。
总之,parquet表和orc表的主要区别在于它们的实现方式和适用场景,需要根据具体情况选用不同的存储格式。
orc表和parquet表的区别
ORC(Optimized Row Columnar)和Parquet都是基于列存储的文件格式,但是它们有一些区别:
1. 压缩算法:ORC使用Snappy、Zlib或LZO等压缩算法,而Parquet使用Gzip、Snappy或LZO等压缩算法。
2. 压缩级别:ORC支持多种压缩级别,而Parquet只支持一种压缩级别。
3. 写入性能:ORC在写入数据时比Parquet更快,因为它使用了更高效的压缩算法和更少的I/O操作。
4. 查询性能:Parquet在查询数据时比ORC更快,因为它使用了更高效的编码和更少的内存操作。
5. 数据类型:ORC支持更多的数据类型,包括Map、Union、Decimal和Timestamp等。
6. 数据存储:ORC在存储数据时会将数据分成多个行组,并且在每个行组中使用单独的元数据来管理数据。而Parquet则使用更灵活的存储结构来存储数据。
总的来说,ORC和Parquet都是优秀的列存储文件格式,但是它们有一些不同的特点,需要根据具体的场景来选择使用哪种格式。
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