Diferencia entre ORC y Parquet
ORC y Parquet son formatos de almacenamiento de archivos de código abierto populares en el ecosistema Hadoop y son bastante similares en términos de eficiencia y velocidad y, sobre todo, están diseñados para acelerar grandes cargas de trabajo de análisis de datos. Trabajar con archivos ORC es tan simple como trabajar con archivos Parquet, ya que ofrecen capacidades de lectura y escritura eficientes en comparación con sus contrapartes basadas en arreglos. Ambos tienen una buena cantidad de pros y contras, y es difícil decidir cuál es mejor que el otro. Echemos un vistazo más de cerca a cada uno de ellos. Primero comenzaremos con ORC, luego pasaremos a Parquet.
ORCO
ORC, abreviatura de Optimized Row Columnar, es un formato de almacenamiento en columnas gratuito y de código abierto diseñado para las cargas de trabajo de Hadoop. Como sugiere el nombre, ORC es un formato de archivo optimizado y autodescriptivo que almacena datos en columnas que permiten a los usuarios leer y descomprimir los bits que necesitan. Sucede al formato tradicional de archivo de columna de registro (RCFile) diseñado para superar las limitaciones de otros formatos de archivo de Hive. Acceder a los datos toma mucho menos tiempo y también reduce el tamaño de los datos hasta en un 75 por ciento. ORC proporciona una forma mejor y más eficiente de almacenar datos a los que accederán las soluciones SQL-on-Hadoop como Hive usando Tez. ORC ofrece muchas ventajas en comparación con otros formatos de archivo de Hive, como alta compresión de datos, rendimiento más rápido, función de inserción predictiva y, más que eso, los datos almacenados se organizan en franjas, lo que permite lecturas grandes y eficientes de HDFS.
Plomería
Parquet es otro formato de archivo orientado a columnas de código abierto en el ecosistema Hadoop compatible con Cloudera, en colaboración con Twitter. Embedded es popular entre los profesionales de big data porque proporciona una gran cantidad de optimización de almacenamiento, especialmente para cargas de trabajo analíticas. Al igual que ORC, Parquet proporciona compresión de columnas que le ahorra mucho espacio de almacenamiento y le permite leer columnas individuales en lugar de archivos completos. Proporciona ventajas significativas en términos de rendimiento y requisitos de almacenamiento sobre las soluciones de almacenamiento tradicionales. Es más eficiente en la realización de operaciones de estilo de E/S de datos y es muy flexible cuando se trata de admitir estructuras de datos anidadas complejas. De hecho, está específicamente diseñado teniendo en cuenta las estructuras de datos anidados. Parquet también es un mejor formato de archivo en términos de reducción de costos de almacenamiento y aceleración de la fase de lectura cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Parquet funciona muy bien con Apache Spark. De hecho, es el formato de archivo predeterminado para escribir y leer datos en Spark.
Diferencia entre ORC y Parquet
Origen
– ORC se inspiró en el formato de columna en serie desarrollado por Facebook para admitir lecturas de columna, empujar proyecciones hacia abajo y lecturas perezosas. Sucede al formato tradicional de archivo de columna de registro (RCFile) y proporciona una forma más eficiente de almacenar datos relacionales que RCFile, lo que reduce el tamaño de los datos hasta en un 75 por ciento. Parquet, por otro lado, se inspiró en el formato de almacenamiento de datos anidados descrito en el artículo de Google Dremel y desarrollado por Cloudera, en colaboración con Twitter. Parquet es ahora un proyecto de incubadora Apache.
Apoyo
– Tanto ORC como Parquet son formatos de archivos de datos grandes orientados a columnas que comparten un diseño casi similar en el que ambos dividen los datos en columnas. Si bien Parquet tiene una gama mucho más amplia de soporte para la mayoría de los proyectos en el ecosistema de Hadoop, ORC solo admite Hive y Pig. Una diferencia clave entre los dos es que ORC está mejor optimizado para Hive, mientras que Parquet funciona muy bien con Apache Spark. De hecho, Parquet es el formato de archivo predeterminado para escribir y leer datos en Apache Spark.
Indexación
– Trabajar con archivos ORC es tan simple como trabajar con archivos Parquet. Ambos son excelentes para cargas de trabajo de lectura pesada. Sin embargo, los archivos ORC están organizados en tiras de datos, que son los componentes básicos de los datos y son independientes entre sí. Cada tira tiene un índice, datos de fila y un pie de página. El pie de página es donde se almacenan las estadísticas clave para cada columna dentro de una racha, como recuento, mínimo, máximo y suma. Parquet, por otro lado, almacena datos en páginas y cada página contiene información de encabezado, información sobre niveles de definición y niveles de repetición, y los datos reales.
ORC vs. Parquet:
Resumen
Tanto ORC como Parquet son dos de los formatos de almacenamiento de archivos orientados a columnas de código abierto más populares en el ecosistema Hadoop que están diseñados para funcionar bien con cargas de trabajo de análisis de datos. Parquet fue desarrollado por Cloudera y Twitter juntos para abordar los problemas de almacenamiento de grandes conjuntos de datos con columnas altas. ORC sucede a la especificación RCFile tradicional y los datos almacenados en el formato de archivo ORC se organizan en franjas, que están altamente optimizadas para las operaciones de lectura de HDFS. Por otro lado, blockchain es una mejor opción en términos de adaptabilidad si está utilizando varias herramientas en el ecosistema de Hadoop. Intruder está mejor optimizado para su uso con Apache Spark, pero ORC está optimizado para Hive. Pero en su mayor parte, los dos son bastante similares sin diferencias significativas entre los dos.
