关于大数据的列式存储格式:Parquet开发者社区的信息

接着大数据的列式存储格式:Parquet开发者社区，我们可以通过简单的插入操作将数据从旧表导入新表中insert into XXXXXXX select * from XXXXXXX31这个过程不仅能够帮助我们快速迁移数据，还能确保数据在新的存储格式下具有更好的读取性能需要注意的是，这里提到的parquet文件格式是一种列式存储格式，相较于传统的行式存储格式，它在；Parquet是Hadoop生态圈中的主流列式存储格式，支持嵌套数据模型和多种语言及数据处理框架它通过支持嵌套结构的数据模型，能够更好地处理对象模型，如Protobufthrift和JSON等Parquet格式提供了一种高效的方式存储和查询数据，特别适用于大数据分析和处理场景与ORC相比，Parquet在存储空间和查询性能上表现出；文件中包含数据和元数据，便于并行处理存储格式与压缩方式的选择，需考虑压缩比与查询速度，ORC与Parquet通常优于TEXTFILE在实际项目开发中，Hive表数据存储格式多采用ORC或Parquet，并推荐使用Snappy压缩方式通过对比，列式存储格式如ORC与Parquet在压缩比与查询效率上优势明显，适合大数据分析场景。

最后，PARQUET是另一种列式存储格式，与ORC类似，它也提供了高效的压缩和编码方案PARQUET的优势在于其跨平台的兼容性，不仅可以在Hive中使用，还可以与其大数据的列式存储格式:Parquet开发者社区他大数据处理框架如Spark等无缝集成这使得PARQUET在构建统一的大数据处理平台时具有显著优势总的来说，Hive支持的数据格式各有特点，适用于不同的；Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发；随着数据量的指数级增长，选择最适合存储各种数据风格的方法成为了最大的挑战之一Parquet文件格式在近年来被广泛认为是存储数据的事实标准，其优势包括行存储vs列存储列式存储的高效性元数据的优化与压缩技术的应用等Parquet格式基于列存储，与传统的基于行的存储方式相比，它显著提高了数据查询的；Apache Arrow诞生于2016年，初创团队来自Dremio公司及Parquet一种列式存储格式的开发者其目标是提供一套通用数据结构与API，使得数据能够在不同编程语言和计算引擎间进行零复制传输，以提升数据处理效率核心是列式内存格式，采用连续内存布局与零复制策略，支持现代处理器SIMD操作，并提供丰富数据操作。

接下来，以 Apache Parquet 为例，深入了解列式存储Parquet 是当下最流行的开源列式存储引擎，其数据的组织格式如图所示Parquet 的底层组织形式以及相关术语的解释如下总结而言，列式存储具有以下特点高压缩率快速读写以及较高的数据质量而行式存储则具有以下特点数据易于查询与访问不过，需；Hive的存储格式Parquet和ORC的主要区别如下1 数据存储效率 ParquetParquet是一种列式存储格式，它特别适合于大数据分析和处理Parquet通过压缩和编码技术，可以显著减少数据的存储空间，并且由于它是列式存储，所以在查询时只需要读取相关的列，大大提高了查询效率 ORCORC也是一种列式存储格式；在现代大数据架构中，Apache ORCApache Parquet等文件格式作为列式存储的实例，提供高效的数据存储与查询支持这些格式不仅支持各种字段类型，还通过分层结构索引优化等方式提升查询性能例如，ORC通过Stripe作为批量读写的基本单位，并将分区粒度小于Stripe的结构索引抽取到Stripe头部，减少批处理场景下的IO；ORC文件格式适用于读取密集型场景，并支持ACID事务，常与Hive组件一起使用Parquet采用列格式，支持复杂的嵌套结构高效压缩和编码方案，非常适合一次写入多次读取的分析任务，尤其与Spark配合使用效果最佳，是Spark的默认格式在大数据处理中，理解文件格式的概念至关重要其中，block是HDFS的基本存储单位；图11所示为行式存储和列式存储的示意图，一张table包含5个字段列即rowiddatetimecustomer name以及quantity，共7行，图中的红色箭头表示存储顺序存储形式的差异决定了适用场景的不同综合来看，列式存储比较适合大数据量压缩比高分析型操作针对少数几列不适合频率较高的删除。

Parquet文件，一种开源的列式存储格式，由Apache Hadoop项目开发，旨在优化大数据环境下的数据存储和处理效率Parquet文件设计目标包括高效压缩和编码，以及谓词下推Predicate Pushdown功能，特别适用于分析型工作负载Parquet文件有以下几个主要特点列式存储Parquet文件采用列式存储方式，将同一列的数据；2 ORC格式 Hive中ORC格式是Hive优化的列式存储格式，性能优良与Parquet类似，ORC也能够有效减少数据读取时间和存储空间在大数据量查询时，ORC格式通常比textfile格式具有更高的查询效率 Impala中在Impala中，ORC格式同样表现出色虽然Impala对Parquet的支持更为原生，但ORC格式在Impala中的性能依然。

大数据时代，存储和压缩数据的方式至关重要为节省空间并确保数据完整性，我们采用了多种策略，包括不同的存储格式和压缩算法存储格式主要有单行列式存储混合行列式存储，其中行式存储适用于实时处理OLTP，列式存储擅长数据分析OLAP，混合存储则结合两者特性常见的存储格式有Parquet适合数据。

上一篇： usb启动盘，usb启动盘格式用FAT还是NTFS

下一篇： 腾讯公司官方网站，腾讯公司官方网站登录