Vergleichen
Parquet vs. ORC
Parquet und ORC sind spaltenorientierte Formate für große analytische Datenmengen. Entscheidend sind Abfrage-Engine, vorhandene Plattform und gemessene Last.
Welches Format sollten Sie wählen?
Bevorzugen Sie das Format, das von den bereits verwendeten Engines und Werkzeugen besser unterstützt wird, und testen Sie typische Daten und Abfragen.
Geeignet für Parquet
Strukturierte Tabellen für Analysen speichern
- Große Datenmengen mit Auswahl einzelner Spalten
Geeignet für ORC
Große strukturierte Tabellen für Analysen speichern
- Abfragen ausgewählter Spalten und Indizes
Grundlegende Informationen
| Merkmal | Parquet | ORC |
|---|---|---|
| Dateiendung | .parquet | .orc |
| MIME-Typ | application/vnd.apache.parquet | application/vnd.apache.orc |
| Häufige Verwendung | Strukturierte Tabellen für Analysen speichern | Große strukturierte Tabellen für Analysen speichern |
| Öffnen | Prüfen Sie mit einem Parquet-Werkzeug Schema, Typen, Zeilenzahl und Werte. | Prüfen Sie mit einem ORC-Werkzeug Schema, Spalten, Zeilenzahl, Kompression und Beispielwerte. |
| Exportieren oder konvertieren | Bei Umwandlung aus CSV prüfen Sie Typen, Nullwerte, Zeitstempel, Kodierung, Partitionen und Zeilenzahl. | Bei Umwandlung in Parquet oder CSV prüfen Sie Typen, Nullwerte, Zeitstempel, Dezimalwerte, Partitionen und Zeilenzahl. |
Nach Einsatzzweck wählen
Große Datenmengen mit Auswahl einzelner Spalten
Strukturierte Tabellen für Analysen speichern
ParquetAbfragen ausgewählter Spalten und Indizes
Große strukturierte Tabellen für Analysen speichern
ORCWichtiger Punkt 1
Beide speichern Werte spaltenweise für analytische Lesevorgänge.
Unterschiede im DetailWichtiger Punkt 2
ORC enthält Typinformationen und dateiinterne Indizes.
Unterschiede im DetailUnterschiede im Detail
Vergleichen Sie Leseleistung, Komprimierung, Schemabehandlung und Interoperabilität mit realen Datensätzen. Wählen Sie das Format für die Produktionspipeline, nicht allein nach der Endung.
- Parquet wird breit in Analyse-Engines und Data-Lake-Workflows eingesetzt.
- ORC bietet Spaltenspeicherung mit Indizes für selektive Lesevorgänge.
- Engine-Unterstützung, Tabellenformat und Abfragemuster beeinflussen die Ergebnisse.
Häufige Fragen
Ist eines immer schneller?
Nein. Die Leistung hängt von Engine, Datenform, Komprimierung und Abfragen ab. Messen Sie die vorgesehene Last.