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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 944

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 3411

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 776

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 3309

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 1461

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 4015

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 992

Druid（准）实时分析统计数据库——列存储+高效压缩

Druid是一个开源的、分布式的、列存储系统，特别适用于大数据上的（准）实时分析统计。且具有较好的稳定性（Highly Available）。 其相对比较轻量级，文档非常完善，也比较容易上手。 Druid vs 其他系统 Druid vs Impala/Sha
桃子红了呐 6年前 3954

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