Как ORC и Parquet сравниваются по эффективности при обработке больших данных?

Parquet и ORC имеют свои преимущества при обработке больших данных, и выбор между ними зависит от конкретных задач и требований. bt-mang.ru reintech.io

Parquet оптимизирован для операций, связанных с чтением данных, в частности для аналитических запросов, где нужно читать определённые столбцы из больших объёмов данных. celerdata.com Среди преимуществ Parquet — высокая производительность при чтении данных с большим количеством столбцов, эффективное сжатие, поддержка в экосистеме Spark. bt-mang.ru Однако у Parquet менее эффективная запись данных по сравнению с ORC. bt-mang.ru

ORC, в свою очередь, хорошо показывает себя в задачах, где требуется частая запись и агрегация данных, например для подготовки данных для машинного обучения или для построения отчётности. bt-mang.ru Среди преимуществ ORC — высокая производительность при записи и агрегации данных, встроенные индексы, хорошая интеграция с Hadoop. bt-mang.ru Однако ORC может быть менее эффективным при чтении небольшого числа столбцов. bt-mang.ru

Некоторые результаты сравнения эффективности Parquet и ORC:

• В среднем запросы к Parquet выполнялись на 15–20% быстрее при SELECT |*, а запросы с агрегацией в ORC — на 10–15% быстрее. bt-mang.ru
• Для запроса, который фильтрует определённые столбцы и требует чтения больших объёмов данных, оба формата показывают хорошую производительность. celerdata.com Однако в среде Hive со сложными запросами ORC может обеспечить лучшую производительность благодаря индексации и оптимизированным путям чтения. celerdata.com

Таким образом, Parquet подходит для аналитических запросов и визуализации данных, а ORC — для ETL и агрегации. bt-mang.ru