Bandingkan
Arrow IPC atau Parquet
Arrow IPC dan Parquet sama-sama menangani data kolumnar, tetapi Arrow IPC terutama untuk pertukaran cepat antarprogram, sedangkan Parquet dirancang untuk menyimpan dan membaca data analitik.
Format mana yang sebaiknya dipilih?
Pilih Arrow IPC untuk memindahkan data antarbahasa dan mesin analitik yang kompatibel. Pertimbangkan Parquet untuk data lake dan beban kerja yang perlu membaca kolom atau grup baris tertentu secara efisien.
Cocok untuk Apache Arrow IPC
Bertukar data tabel kolumnar antara program dan bahasa yang kompatibel · Memindahkan kumpulan data analitik antar alat yang mendukung Arrow
- Memindahkan data bertipe antara pustaka Arrow dan mesin analitik
- Mengakses batch record secara acak dalam format file IPC
Cocok untuk Parquet
Menyimpan tabel terstruktur untuk analisis
- Kumpulan besar yang dibaca menurut kolom terpilih
Informasi dasar
| Item | Apache Arrow IPC | Parquet |
|---|---|---|
| Ekstensi | .arrow, .feather, .arrows | .parquet |
| Tipe MIME | application/vnd.apache.arrow.file, application/vnd.apache.arrow.stream | application/vnd.apache.parquet |
| Penggunaan umum | Bertukar data tabel kolumnar antara program dan bahasa yang kompatibel · Memindahkan kumpulan data analitik antar alat yang mendukung Arrow | Menyimpan tabel terstruktur untuk analisis |
| Cara membuka | Baca dengan pustaka Apache Arrow atau alat analitik yang mendukung Arrow IPC. Ekstensi .arrow biasanya menunjukkan format file dan .arrows format stream, tetapi pastikan mode IPC yang diharapkan alat penerima serta codec yang didukung. Untuk file Feather, periksa juga kompatibilitas dengan Feather V1 yang lebih lama. | Gunakan alat Parquet untuk memeriksa skema, tipe kolom, jumlah baris, dan nilai. |
| Ekspor atau konversi | Parquet dapat digunakan untuk penyimpanan dan distribusi data analitik; CSV untuk pertukaran tabel sederhana. Konversi dapat mengubah atau menghilangkan tipe khusus Arrow, struktur bertingkat, pengodean kamus, atau pengaturan kompresi. Periksa tipe dan presisi yang dibutuhkan, lalu simpan data sumber. | Dari CSV atau format lain, periksa tipe, null, waktu, pengodean, partisi, dan jumlah baris. |
Pilih menurut penggunaan
Memindahkan data bertipe antara pustaka Arrow dan mesin analitik
Bertukar data tabel kolumnar antara program dan bahasa yang kompatibel · Memindahkan kumpulan data analitik antar alat yang mendukung Arrow
Apache Arrow IPCMengakses batch record secara acak dalam format file IPC
Bertukar data tabel kolumnar antara program dan bahasa yang kompatibel · Memindahkan kumpulan data analitik antar alat yang mendukung Arrow
Apache Arrow IPCKumpulan besar yang dibaca menurut kolom terpilih
Menyimpan tabel terstruktur untuk analisis
ParquetPoin utama 1
Arrow IPC menyerialisasi tipe Arrow dan batch record sebagai file atau stream; format file mendukung akses acak melalui metadata footer.
Perbedaan lebih lanjutPoin utama 2
Parquet mengatur data tersimpan menjadi grup baris, chunk kolom, dan halaman, serta memadukan pengodean dan kompresi untuk efisiensi penyimpanan dan pembacaan.
Perbedaan lebih lanjutPerbedaan lebih lanjut
Gunakan Arrow IPC saat sistem tipe dan pustaka pertukaran Arrow bermanfaat untuk transfer antaraplikasi. Gunakan Parquet untuk kumpulan data analitik persisten yang pembacanya memilih kolom dan grup baris tertentu. Uji pembaca dan penulis yang benar-benar dipakai dengan tipe dan presisi yang dibutuhkan sebelum menetapkan alur kerja.
- Arrow IPC sering melengkapi pertukaran data dalam memori melalui serialisasi; Parquet adalah format file kolumnar persisten.
- Footer file Arrow IPC mengindeks batch record, sedangkan metadata Parquet mengindeks grup baris dan chunk kolom.
- Kedua format dapat mengompresi data, tetapi opsinya berbeda dan pembaca mungkin mendukung fitur yang berbeda. Uji interoperabilitas dengan alat di alur data Anda.
Pertanyaan umum
Bisakah Parquet menggantikan Arrow IPC?
Kadang bisa, tetapi keduanya menyelesaikan tugas yang berbeda. Pustaka kompatibel dapat membaca Parquet ke tabel Arrow, sedangkan Arrow IPC memudahkan pertukaran data Arrow secara langsung. Pilih sesuai kebutuhan penyimpanan, transfer, dan pembaca.