Cargando...El formato de archivo de almacenamiento de datos columnares utilizado en Big Data
Parquet es un formato de archivo de almacenamiento de datos columnares de código abierto utilizado en la industria de big data. Fue desarrollado por Cloudera y Twitter en 2013 y es compatible con una variedad de frameworks y herramientas de procesamiento de datos, como Hadoop, Spark, Impala y Presto. Con su almacenamiento columnar, compresión eficiente, esquema de datos completo, procesamiento distribuido y soporte para diferentes tipos de datos, Parquet se ha convertido en un formato para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en entornos de big data.
El formato Parquet se utiliza comúnmente en entornos de big data debido a su capacidad para procesar grandes conjuntos de datos y optimizar el rendimiento.
- Columnar storage El formato Parquet almacena datos de manera columnar en lugar de la tradicional manera de filas. Esto significa que los valores para cada columna se almacenan juntos en lugar de cada fila completa. Este enfoque permite una mejor compresión de datos y una reducción en la cantidad de E/S necesaria para procesar los datos.
- Compresión eficiente Parquet utiliza técnicas de compresión eficientes para reducir el tamaño de los datos y mejorar el rendimiento de la consulta. Los algoritmos de compresión incluyen Gzip, Snappy, LZO y Zstandard.
- Esquema de datos El formato Parquet almacena un esquema de datos completo junto con los datos. Esto significa que los datos se pueden leer sin la necesidad de conocer la estructura de los datos. Esto es útil para procesar datos de diferentes fuentes o cambiar el esquema de datos a lo largo del tiempo.
- Procesamiento distribuido El formato Parquet se puede procesar de forma distribuida en múltiples nodos de un clúster utilizando herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark. Esto permite procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y escalable.
- Integración con herramientas de big data Parquet es compatible con una variedad de herramientas y marcos de trabajo de big data, como Apache Hadoop, Apache Spark, Impala y Presto. Esto permite una fácil integración en entornos de big data existentes.
- Soporte para diferentes tipos de datos El formato Parquet admite una amplia gama de tipos de datos, incluidos tipos de datos anidados, como matrices y estructuras. Esto hace que sea fácil almacenar y procesar datos complejos en formato Parquet.
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