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Parquet frente a ORC
Parquet y ORC son formatos columnares para datos analíticos a gran escala. La elección depende del motor de consulta, la plataforma existente y la carga medida.
¿Qué formato deberías elegir?
Elija el formato mejor compatible con los motores y herramientas ya usados, y pruebe datos y consultas representativos.
Adecuado para Parquet
Guardar tablas estructuradas para análisis
- Grandes conjuntos leídos por columnas seleccionadas
Adecuado para ORC
Guardar grandes tablas estructuradas para análisis
- Consultas que leen ciertas columnas y usan índices
Información básica
| Campo | Parquet | ORC |
|---|---|---|
| Extensión | .parquet | .orc |
| Tipo MIME | application/vnd.apache.parquet | application/vnd.apache.orc |
| Usos habituales | Guardar tablas estructuradas para análisis | Guardar grandes tablas estructuradas para análisis |
| Cómo abrir | Use una herramienta Parquet para revisar esquema, tipos, número de filas y valores. | Use una herramienta ORC para revisar esquema, columnas, filas, compresión y valores de ejemplo. |
| Exportar o convertir | Desde CSV u otros formatos, compruebe tipos, nulos, fechas, codificación, particiones y filas. | Al convertir a Parquet o CSV, compruebe tipos, nulos, fechas, decimales, particiones y filas. |
Elegir según el uso
Grandes conjuntos leídos por columnas seleccionadas
Guardar tablas estructuradas para análisis
ParquetConsultas que leen ciertas columnas y usan índices
Guardar grandes tablas estructuradas para análisis
ORCPunto clave 1
Ambos almacenan valores por columna para lecturas analíticas.
Más sobre las diferenciasPunto clave 2
ORC incluye información de tipos e índices dentro del archivo.
Más sobre las diferenciasMás sobre las diferencias
Compare rendimiento de lectura, compresión, manejo de esquemas e interoperabilidad con conjuntos reales. Mantenga el formato que encaje en el flujo de producción, no el que se elija solo por la extensión.
- Parquet se usa ampliamente en motores analíticos y lagos de datos.
- ORC ofrece almacenamiento columnar con índices que pueden ayudar en lecturas selectivas.
- El soporte del motor, el formato de tabla y las consultas influyen en el resultado.
Preguntas frecuentes
¿Uno es siempre más rápido?
No. El rendimiento depende del motor, la forma de los datos, la compresión y las consultas. Mida la carga prevista.