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。

相关问题

parquet和orc的区别

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。

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。