Apache Parquet é um formato de armazenamento de dados do ecossistema Apache Hadoop livre e de código aberto, orientado a colunas. É similar aos outros formatos de arquivo de armazenamento em coluna disponíveis no ecossistema Hadoop, como RCFile e RCFile Otimizado. É compatível com a maioria dos frameworks de processamento de dados no ambiente Hadoop.
Parquet armazena estruturas de dados aninhadas em um formato colunar plano. É eficaz para melhorar o desempenho da maioria das estruturas de processamento de dados, incluindo MapReduce, Hive, e Pig.
Os principais benefícios da utilização do Apache Parquet são:
– Parquet é eficiente em termos de armazenamento e largura de banda, pois utiliza compressão e codifica os dados em formato colunar.
– Parquet é flexível em termos de esquema de dados pois suporta tipos de dados complexos e aninhamento.
– O Parquet suporta a evolução do esquema, o que significa que um arquivo Parquet pode ser lido e processado mesmo que o esquema tenha sido modificado. Que formato é Parquet? Parquet é um formato de armazenamento de dados em colunas que é popular no ecossistema Hadoop. É similar aos outros formatos de arquivo de armazenamento em colunas disponíveis no Hadoop, como RCFile e ORC.
O Parquet foi concebido para ser eficiente tanto para armazenamento como para processamento. Ele é altamente otimizado para dados colunares, que é o tipo de dados mais comum em muitas aplicações de Grandes Dados. Parquet também suporta tipos de dados complexos, tais como estruturas de dados aninhadas.
Parquet é um formato de arquivo de código aberto que é suportado por uma série de estruturas de processamento de dados, incluindo Hive, Impala, Spark, e Pig.
O parquet Apache é legível por humanos? Não há uma resposta simples para esta pergunta, pois depende de uma série de fatores. Em geral, o Apache Parquet é projetado para ser um formato de armazenamento em coluna auto-descritivo e eficiente para análise de dados. Como tal, geralmente não se pretende que seja legível por humanos. No entanto, dependendo dos dados específicos armazenados no formato Parquet, pode ser possível gerar uma representação legível por humanos usando as ferramentas apropriadas.
O que é Parquet em SQL?
Parquet é um formato de armazenamento em colunas para o Hadoop. É similar ao formato de arquivo ORC, mas usa uma codificação diferente para os dados. Parquet é otimizado para dados colunares, que são dados organizados em colunas e não em linhas. Isto significa que Parquet é bem adequado para armazenar dados que são acessados por coluna, tais como dados de uma tabela de banco de dados. Parquet também é uma boa escolha para armazenar dados que são freqüentemente acessados por várias colunas, como dados de um armazém de dados.
Qual é a diferença entre Delta e Parquet? Delta e Parquet são dois formatos diferentes de arquivo para armazenamento de dados. Delta é um formato de arquivo colunar que é otimizado para desempenho e é usado por muitas grandes aplicações de dados. Parquet é um formato de arquivo que é projetado para compressão e é usado por muitos data warehouses.
Porque Parquet é melhor para spark?
Existem algumas razões pelas quais Parquet é frequentemente citado como o melhor formato de armazenamento para Spark:
1. Parquet foi concebido para ser eficiente tanto em termos de armazenamento como de processamento. Ele usa um formato de armazenamento em colunas, o que significa que os dados são armazenados em colunas e não em linhas. Isto torna-o bem adequado para aplicações de análise de dados que muitas vezes envolvem a digitalização e a agregação de grandes conjuntos de dados.
2. O Parquet é um formato auto-descritivo, o que significa que o esquema está incorporado nos próprios dados. Isto facilita o processamento de dados de diferentes fontes que podem ter diferentes esquemas.
3. Parquet é compatível com uma vasta gama de ferramentas e estruturas de processamento de dados, incluindo Spark, Hive, e Impala. Isto facilita a integração de Parquet nas condutas de processamento de dados existentes.