orc表和parquet表的区别
时间: 2023-06-24 09:03:48 浏览: 61
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。
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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hive的orc和parquet
hive的orc和parquet都是用于在hadoop生态系统中存储和处理大规模数据的列式存储格式。它们都具有压缩、高效读写和查询性能优化等特点。orc文件是针对大规模数据分析设计的一种优化的行列式文件格式,它可以提供更好的压缩率和查询性能。而parquet文件则是为了使hadoop生态系统中的任何项目都可以使用压缩的、高效的列式数据表示形式而设计的,它支持多种压缩格式。