Какие форматы файлов наиболее эффективны для передачи и хранения больших объемов данных?

Выбор формата файлов для передачи и хранения больших объёмов данных зависит от конкретных условий использования и требований к производительности, сжатию и читабельности. university.ylab.io Несколько форматов, которые подходят для работы с большими данными:

• Parquet. university.ylab.io sky.pro Колоночный формат хранения, ориентированный на использование в экосистеме Apache Hadoop. university.ylab.io Разделяет данные по столбцам, а не строкам, что позволяет достигнуть большей производительности при выполнении запросов к большим объёмам данных. university.ylab.io
• Avro. university.ylab.io sky.pro Бинарный формат сериализации данных, широко используемый в конвейерной обработке и обмене данных между различными системами в Hadoop экосистеме. university.ylab.io Автоматически управляет типами данных, упрощает сериализацию данных и поддерживает схемы. university.ylab.io
• ORC. university.ylab.io habr.com Оптимизированный строково-столбчатый формат файлов, который предлагает эффективный способ хранения данных. habr.com Хранит данные в идеально компактном виде, позволяя пропускать ненужные детали. habr.com
• Arrow. sky.pro Формат для оперативной обработки и обмена данными между системами. sky.pro

Также для работы с большими объёмами данных часто используют JSON, CSV и XML. university.ylab.io www.adaltas.com

Практика показывает, что использование Parquet вместо CSV может ускорить аналитические запросы в 10–100 раз при одновременном сокращении объёма хранилища на 75%. sky.pro