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Parquet 支持数据嵌套的列式数据存储格式
简介 Apache Parquet 是一个列存储格式,主要用于 Hadoop 生态系统。对数据处理框架、数据模型和编程语言无关。Cloudera的大数据在线分析(OLAP)项目Impala中使用该格式作为列存储。 Parquet是Twitter内部的列式存储,
cloudcoder
8年前
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大数据列式存储 Parquet 和 ORC 简介
大数据列式存储 背景 随着大数据 Hadoop/Spark 生态的不断发展和成熟,TextFile、CSV这些文本格式存储效率低,查询速度慢,往往不能很好地满足大数据系统中存储和查询的需求,列式存储也在大数据社区逐渐兴起到成熟。目前,使用比较广泛的列式存储主
诚历
5年前
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大数据列式存储 Parquet 和 ORC 简介
背景 随着大数据 Hadoop/Spark 生态的不断发展和成熟,TextFile、CSV这些文本格式存储效率低,查询速度慢,往往不能很好地满足大数据系统中存储和查询的需求,列式存储也在大数据社区逐渐兴起到成熟。目前,使用比较广泛的列式存储主要是 Apach
初商
5年前
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列式存储系列(二): Vertica
列式存储系列(二): Vertica 本文是列式存储系列的第二篇。在上一篇,我们介绍了C-Store,一个列式存储数据库。在本篇,我们讲述 C-Store 的继任者——Vertica。C-Store 是一个概念原型,在这个概念原型提出并发表后,Stonebr
xy_xin
5年前
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# Apache Spark系列技术直播# 第七讲 【 大数据列式存储之 Parquet/ORC 】
主讲人:诚历(孙大鹏)阿里巴巴计算平台事业部EMR技术专家 简介:Parquet 和 ORC 是大数据生态里最常用到的两个列式存储引擎,这两者在实现上有什异同,哪个效率更好,哪个性能更优,本次分享将和您一起探索两大列式存储。 ppt链接:https://yq
社区小助手
5年前
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Hadoop-No.4之列式存储格式
列式系统可提供的优势 对于查询内容之外的列,不必执行I/O和解压(若适用)操作 非常适合仅访问小部分列的查询.如果访问的列很多,则行存格式更为合适 相比由多行构成的数据块,列内的信息熵更低,所以从压缩角度来看,列式存储通常会非常高效.换句话说,同一列中的数据
毕来生
6年前
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列式存储系列(二): Vertica
作者:辛庸,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家。Apache Hadoop,Apache Spark contributor。对 Hadoop、Spark、Hive、Druid 等大数据组件有深入研究。目前从事大数据云化相关工作,专注于计算引擎、存储结
阿里云E-MapReduce团队
5年前
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parquet文件格式——本质上是将多个rows作为一个chunk,同一个chunk里每一个单独的column使用列存储格式,这样获取某一row数据时候不需要跨机器获取
Parquet是Twitter贡献给开源社区的一个列数据存储格式,采用和Dremel相同的文件存储算法,支持树形结构存储和基于列的访问。Cloudera Impala也将使用Parquet作为底层的存储格式。在很多大数据的应用场景下面,比如电信行业,具有一定规
桃子红了呐
7年前
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