Confronta
Parquet vs ORC
Parquet e ORC sono formati colonnari per dati analitici su larga scala. La scelta dipende dal motore di query, dalla piattaforma esistente e dal carico misurato.
Quale formato scegliere?
Preferisci il formato supportato meglio dai motori e dagli strumenti già in uso, quindi prova dati e query rappresentativi.
Adatto per Parquet
Conservare tabelle strutturate per analisi
- Grandi insiemi letti per colonne selezionate
Adatto per ORC
Conservare grandi tabelle strutturate per analisi
- Query su colonne scelte con indici
Informazioni di base
| Voce | Parquet | ORC |
|---|---|---|
| Estensione | .parquet | .orc |
| Tipo MIME | application/vnd.apache.parquet | application/vnd.apache.orc |
| Usi comuni | Conservare tabelle strutturate per analisi | Conservare grandi tabelle strutturate per analisi |
| Come aprire | Usa uno strumento Parquet per controllare schema, tipi, numero di righe e valori. | Usa uno strumento ORC per esaminare schema, colonne, numero di righe, compressione e campioni. |
| Esportare o convertire | Da CSV o altri formati, verifica tipi, null, date, codifica, partizioni e conteggio delle righe. | Verso Parquet o CSV verifica tipi, null, date, decimali, partizioni e numero di righe. |
Scegli in base all'uso
Grandi insiemi letti per colonne selezionate
Conservare tabelle strutturate per analisi
ParquetQuery su colonne scelte con indici
Conservare grandi tabelle strutturate per analisi
ORCPunto chiave 1
Entrambi memorizzano i valori per colonna per letture analitiche.
Approfondisci le differenzePunto chiave 2
ORC include informazioni sui tipi e indici nel file.
Approfondisci le differenzeApprofondisci le differenze
Confronta prestazioni di lettura, compressione, gestione dello schema e interoperabilità con dati reali. Mantieni il formato adatto alla pipeline di produzione, non uno scelto solo per l'estensione.
- Parquet è ampiamente usato nei motori analitici e nei flussi data lake.
- ORC offre archiviazione colonnare con indici utili alle letture selettive.
- Supporto del motore, formato della tabella e modelli di query influenzano i risultati.
Domande frequenti
Uno è sempre più veloce?
No. Le prestazioni dipendono dal motore, dalla forma dei dati, dalla compressione e dalle query. Misura il carico previsto.