Vergleichen
Arrow IPC oder Parquet
Arrow IPC und Parquet verarbeiten beide spaltenorientierte Daten. Arrow IPC dient vor allem dem schnellen Austausch zwischen Programmen, Parquet dagegen der Speicherung und Abfrage analytischer Daten.
Welches Format sollten Sie wählen?
Wählen Sie Arrow IPC, um Daten zwischen kompatiblen Sprachen und Analyse-Engines zu übertragen. Für Data Lakes und Workloads mit effizientem Zugriff auf ausgewählte Spalten oder Zeilengruppen kommt Parquet infrage.
Geeignet für Apache Arrow IPC
Spaltenorientierte Tabellendaten zwischen kompatiblen Programmen und Sprachen austauschen · Analysedatensätze zwischen Arrow-fähigen Werkzeugen übertragen
- Typisierte Daten zwischen Arrow-Bibliotheken und Analyse-Engines bewegen
- Im IPC-Dateiformat gezielt auf Record Batches zugreifen
Geeignet für Parquet
Strukturierte Tabellen für Analysen speichern
- Große Datenmengen mit Auswahl einzelner Spalten
Grundlegende Informationen
| Merkmal | Apache Arrow IPC | Parquet |
|---|---|---|
| Dateiendung | .arrow, .feather, .arrows | .parquet |
| MIME-Typ | application/vnd.apache.arrow.file, application/vnd.apache.arrow.stream | application/vnd.apache.parquet |
| Häufige Verwendung | Spaltenorientierte Tabellendaten zwischen kompatiblen Programmen und Sprachen austauschen · Analysedatensätze zwischen Arrow-fähigen Werkzeugen übertragen | Strukturierte Tabellen für Analysen speichern |
| Öffnen | Lesen Sie die Datei mit einer Apache-Arrow-Bibliothek oder einem Analysewerkzeug mit Arrow-IPC-Unterstützung. .arrow steht üblicherweise für das Dateiformat, .arrows für den Datenstrom. Prüfen Sie, welches IPC-Format das empfangende Werkzeug erwartet und welche Codecs es unterstützt. Bei Feather-Dateien sollte auch die Kompatibilität mit dem älteren Feather V1 geprüft werden. | Prüfen Sie mit einem Parquet-Werkzeug Schema, Typen, Zeilenzahl und Werte. |
| Exportieren oder konvertieren | Parquet kann für die Speicherung und Verteilung von Analysedaten geeignet sein, CSV für den einfachen Tabellenaustausch. Bei der Konvertierung können Arrow-spezifische Typen, verschachtelte Strukturen, Dictionary-Encoding oder Komprimierungseinstellungen verändert werden oder verloren gehen. Prüfen Sie benötigte Typen und Genauigkeit und bewahren Sie die Quelldaten auf. | Bei Umwandlung aus CSV prüfen Sie Typen, Nullwerte, Zeitstempel, Kodierung, Partitionen und Zeilenzahl. |
Nach Einsatzzweck wählen
Typisierte Daten zwischen Arrow-Bibliotheken und Analyse-Engines bewegen
Spaltenorientierte Tabellendaten zwischen kompatiblen Programmen und Sprachen austauschen · Analysedatensätze zwischen Arrow-fähigen Werkzeugen übertragen
Apache Arrow IPCIm IPC-Dateiformat gezielt auf Record Batches zugreifen
Spaltenorientierte Tabellendaten zwischen kompatiblen Programmen und Sprachen austauschen · Analysedatensätze zwischen Arrow-fähigen Werkzeugen übertragen
Apache Arrow IPCGroße Datenmengen mit Auswahl einzelner Spalten
Strukturierte Tabellen für Analysen speichern
ParquetWichtiger Punkt 1
Arrow IPC serialisiert Arrow-Typen und Record Batches als Datei oder Stream; das Dateiformat ermöglicht über Footer-Metadaten den wahlfreien Zugriff.
Unterschiede im DetailWichtiger Punkt 2
Parquet organisiert gespeicherte Daten in Row Groups, Column Chunks und Pages und kombiniert Kodierung und Komprimierung für effiziente Speicherung und Abfrage.
Unterschiede im DetailUnterschiede im Detail
Verwenden Sie Arrow IPC, wenn ein Austausch zwischen Anwendungen vom Arrow-Typsystem und den Austauschbibliotheken profitiert. Verwenden Sie Parquet für persistente Analysedatensätze, bei denen Leser gezielt Spalten und Zeilengruppen auswählen. Testen Sie die tatsächlich eingesetzten Reader und Writer mit den benötigten Typen und Genauigkeiten, bevor Sie einen Workflow festlegen.
- Arrow IPC ergänzt häufig den In-Memory-Austausch durch Serialisierung; Parquet ist ein persistentes spaltenorientiertes Dateiformat.
- Der Arrow-IPC-Datei-Footer indiziert Record Batches; Parquet-Metadaten indizieren Row Groups und Column Chunks.
- Beide Formate können Daten komprimieren, bieten aber unterschiedliche Optionen und Reader unterstützen unterschiedliche Funktionen. Prüfen Sie die Interoperabilität mit den Werkzeugen Ihrer Pipeline.
Häufige Fragen
Kann Parquet Arrow IPC ersetzen?
Manchmal, aber beide Formate lösen unterschiedliche Aufgaben. Kompatible Bibliotheken können Parquet in Arrow-Tabellen einlesen; Arrow IPC eignet sich für den direkten Austausch von Arrow-Daten. Entscheidend sind Speicherung, Übertragung und die eingesetzten Reader.