parquet 表和orc表的区别

parquet表和orc表都是大数据存储格式。它们主要的区别在于压缩算法和查询效率。parquet表采用的是columnar存储方式，可以有效地减少I/O并且支持更加高效的压缩算法，因此在存储效率上优于orc表。但是，orc表采用的是ZigZag编码和Run Length Encoding (RLE) 压缩算法，可以更快的进行查询处理，因此在查询效率上优于parquet表。具体的应用场景需要根据实际情况进行选择。

相关问题

parquet 表和orc表的区别 如何选用

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。

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。