तुलना
netCDF या Parquet
netCDF नामित आयामों, चरों और विशेषताओं के माध्यम से वैज्ञानिक डेटासेट दर्शाता है; इनमें निर्देशांक और समय जुड़ सकते हैं। Parquet row group और column chunk वाला कॉलम-आधारित फ़ॉर्मैट है, जो चुने हुए कॉलम की विश्लेषणात्मक क्वेरी के लिए उपयोगी है।
कौन-सा फ़ॉर्मैट चुनें?
समय, स्तर, निर्देशांक और परस्पर जुड़े चरों वाले वैज्ञानिक ऐरे के लिए netCDF चुनें। कॉलम के आधार पर पूछे जाने वाले सारणीबद्ध रिकॉर्ड के लिए Parquet पर विचार करें।
इसके लिए उपयुक्त netCDF
जलवायु, मौसम और पृथ्वी-विज्ञान के ऐरे डेटा को संग्रहित और साझा करना
- आयाम, चर और गुणों से बहुआयामी डेटा बताना
- netCDF-सक्षम टूल के साथ पोर्टेबल वैज्ञानिक कार्य
इसके लिए उपयुक्त Parquet
विश्लेषण के लिए संरचित तालिकाएँ सहेजना
- चुने स्तंभ पढ़ने वाले बड़े डेटा सेट
मूल जानकारी
| मद | netCDF | Parquet |
|---|---|---|
| एक्सटेंशन | .nc, .nc4, .cdf | .parquet |
| MIME प्रकार | application/vnd.apache.parquet | |
| सामान्य उपयोग | जलवायु, मौसम और पृथ्वी-विज्ञान के ऐरे डेटा को संग्रहित और साझा करना | विश्लेषण के लिए संरचित तालिकाएँ सहेजना |
| कैसे खोलें | netCDF-सक्षम दृश्यांकन या विश्लेषण सॉफ़्टवेयर अथवा लाइब्रेरी से खोलें। चर, आयाम, गुण और फ़ाइल रूप देखें; निर्देशांक, इकाइयाँ, कैलेंडर, अनुपलब्ध मान और CF नियम जाँचें। | Parquet समर्थित टूल से स्कीमा, स्तंभ प्रकार, पंक्ति संख्या और मान जाँचें। |
| निर्यात या रूपांतरण | CSV, HDF5 या Zarr में बदलते समय आयाम, प्रकार, गुण, निर्देशांक और समय कैलेंडर सुरक्षित रहने की जाँच करें। Classic रूपांतरण में विस्तारित सुविधाएँ खो सकती हैं; CSV पदानुक्रम, प्रकार और गुण पूरी तरह नहीं रखता। | CSV आदि से बदलते समय प्रकार, null, समय, एन्कोडिंग, विभाजन और पंक्ति संख्या जाँचें। |
उपयोग के अनुसार चुनें
आयाम, चर और गुणों से बहुआयामी डेटा बताना
जलवायु, मौसम और पृथ्वी-विज्ञान के ऐरे डेटा को संग्रहित और साझा करना
netCDFnetCDF-सक्षम टूल के साथ पोर्टेबल वैज्ञानिक कार्य
जलवायु, मौसम और पृथ्वी-विज्ञान के ऐरे डेटा को संग्रहित और साझा करना
netCDFचुने स्तंभ पढ़ने वाले बड़े डेटा सेट
विश्लेषण के लिए संरचित तालिकाएँ सहेजना
Parquetमुख्य बिंदु 1
netCDF चर नामित आयामों से जुड़े ऐरे होते हैं और उनमें निर्देशांक चर व विशेषताएँ हो सकती हैं; Parquet मेटाडेटा row group में column chunk का स्थान बताता है।
अंतर के बारे में विस्तार सेमुख्य बिंदु 2
netCDF के Classic और Enhanced मॉडल हैं; netCDF-4 समूह और प्रकार जोड़ता है। Parquet कॉलम को पेज और row group में एन्कोड करता है।
अंतर के बारे में विस्तार सेअंतर के बारे में विस्तार से
यदि वैज्ञानिक अर्थ आयामों, निर्देशांकों, समय और इकाइयों पर निर्भर करता है तो netCDF उपयोग करें। विश्लेषणात्मक टेबल के लिए Parquet लें। रूपांतरण में दोनों मॉडलों का स्पष्ट मानचित्रण करें।
- netCDF N-आयामी चरों को आयामों, निर्देशांकों और विशेषताओं से जोड़ता है। Parquet टेबल को row group के भीतर column chunk में व्यवस्थित करता है।
- netCDF-4 में ऐसे समूह और प्रकार हो सकते हैं जो Classic रीडर में उपलब्ध न हों। Parquet मेटाडेटा से अनचाहे कॉलम छोड़े जा सकते हैं।
- चर-कॉलम मानचित्रण, आयाम, इकाइयाँ, निर्देशांक/CRS, समय, अनुपस्थित मान, प्रकार, समूह और नेस्टेड प्रकार जाँचें। अपेक्षित रीड के अनुसार संपीड़न और row group चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या स्पष्ट मानचित्रण के बिना Parquet netCDF डेटासेट को सुरक्षित रख सकता है?
नहीं। आयाम, निर्देशांक, इकाइयाँ, समय, अनुपस्थित मान और चर पंक्तियों व कॉलम से कैसे जुड़ते हैं, यह तय करें; फिर बदले हुए डेटा को सत्यापित करें।