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Parquet vs JSON
Parquet est un format binaire en colonnes conçu pour l'analyse ; JSON est un format texte pour échanger des données structurées. Les grands jeux analytiques utilisent souvent Parquet, tandis que JSON est courant dans les API et configurations.
Quel format choisir ?
Envisagez Parquet lorsqu'un système analytique relit souvent certaines colonnes de grands jeux de données. Choisissez JSON pour les API ou les échanges où une représentation texte lisible est utile.
Adapté pour Parquet
Stocker des tableaux structurés pour l’analyse
- Grands jeux de données lus par colonnes choisies
Adapté pour JSON
API web, fichiers de configuration et échange de données
- Transférer des données structurées
Informations générales
| Élément | Parquet | JSON |
|---|---|---|
| Extension | .parquet | .json |
| Type MIME | application/vnd.apache.parquet | application/json |
| Usages courants | Stocker des tableaux structurés pour l’analyse | API web, fichiers de configuration et échange de données |
| Comment ouvrir | Utilisez un outil Parquet pour examiner schéma, types, nombre de lignes et valeurs. | Ouvrez-le dans un éditeur de texte, un IDE ou un visualiseur compatible JSON. |
| Exporter ou convertir | Depuis CSV ou autre format, vérifiez types, valeurs nulles, dates, encodage, partitions et nombre de lignes. | Des applications ou outils de conversion peuvent le convertir vers des formats tels que CSV. |
Choisir selon l’usage
Grands jeux de données lus par colonnes choisies
Stocker des tableaux structurés pour l’analyse
ParquetTransférer des données structurées
API web, fichiers de configuration et échange de données
JSONPoint clé 1
Parquet organise les données par colonne et s'appuie sur un schéma et des blocs de colonnes pour l'analyse.
En savoir plus sur les différencesPoint clé 2
JSON représente objets et tableaux sous forme de texte et sert largement aux API et fichiers de configuration.
En savoir plus sur les différencesEn savoir plus sur les différences
Parquet nécessite généralement une bibliothèque ou un outil analytique compatible ; JSON peut se lire comme du texte. Pour de gros volumes JSON, mesurez stockage et coût d'analyse.
- La conversion peut modifier la représentation des types, valeurs nulles, dates, précision numérique et structures imbriquées.
- Choisissez selon les accès et outils destinataires, sans supposer qu'un format est toujours plus compact ou rapide.
Questions fréquentes
JSON peut-il remplacer Parquet pour l'analyse ?
Il peut convenir à certaines charges, mais Parquet est conçu pour la lecture analytique par colonnes. Testez stockage, performances de requête et outils avec des données représentatives.