parquet 表和orc表的区别

时间: 2024-05-19 07:17:04 浏览: 96

1、通过亿级数据量在hive和impala中查询比较text、orc和parquet性能表现（一）

1、通过亿级数据量在hive和impala中查询比较text、orc和parquet性能表现（一）网址：https://blog.csdn.net/chenwewi520feng/article/details/130465139 本文通过在hdfs中三种不同数据格式文件存储相同数量的数据，通过hive和impala两种客户端查询进行比较。本文前提：熟悉hadoop、hive和impala、kafka、flink等，并且其环境都可正常使用。（在后续的专栏中都会将对应的内容补全，目前已经完成了zookeeper和hadoop的部分。）本文分为五个部分，即结论、三种文件介绍、需求、实现步骤、实现和网上别人的结论与验证。由于本文太长，导致阅读可能比较麻烦，故一篇文章分为两篇，第一篇是准备数据，第二篇是查询比较。本文是第一篇。本文接1、通过亿级数据量在hive和impala中查询比较text、orc和parquet性能表现（二），比较的具体数据在第二篇。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「一瓢一瓢的饮 alanchan」的原创文章，遵循CC 4.0 在大数据处理领域，选择合适的数据存储格式对于提升查询性能和优化存储空间至关重要。本文通过亿级数据量在Hive和Impala中对比了text、orc和parquet这三种不同的文件格式，以分析它们的性能表现。让我们深入了解每种文件格式的特点： 1. **Parquet**： - 优点：Parquet采用了高效的压缩和编码，减少了IO操作，因此查询速度相对较快。它适用于Impala和Hive共享数据的场景。 - 缺点：Parquet不支持数据更新，不支持ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性，且无法直接进行数据的可视化展示。 2. **Text**： - 优点：文本格式允许使用自定义分隔符，加载速度快，适合在HDFS上直接查看和标记数据。 - 缺点：文本格式未进行压缩，占用存储空间大，数据解析成本高，不适合大数据查询。 3. **Orc**： - 优点：Orc文件具有高压缩比，减少查询时的数据输入，降低任务数量，提高查询速度和处理性能。它包含轻量级索引，支持复杂数据类型，尤其适用于需要快速查询的场景。 - 缺点：Orc在读写时需要额外的CPU资源进行压缩和解压缩，对schema演化的支持相对较差，且无法直接展示数据。根据文中结论，Hive中查询速度首选Orc，而Impala中则首选Parquet。综合考虑查询速度和存储大小，Hive和Impala都推荐使用Orc，尽管Parquet文件大小只有Orc的七分之一，但其查询速度只慢四倍。通常，Parquet是通用的优选格式，因为它兼顾了速度和存储效率，尤其是与Impala配合时。文章接下来描述了实验的需求和实现步骤，包括创建数据、写入HDFS、通过Hive和Impala查询比较，以及分析不同文件格式的性能和存储占用。实验涵盖了从MySQL数据导入到HDFS，通过Kafka和Flink进行数据流处理，再到Hive和Impala的查询分析。通过这样的对比实验，我们可以了解到在大数据处理环境中，选择正确的文件格式对于系统性能有着显著影响。在设计数据架构时，需要根据实际应用场景，例如是否需要频繁更新、查询速度的要求、存储空间限制以及是否需要可视化数据等，来权衡并选择最适合的文件格式。

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。

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