Apache Kudu und Apache Parquet vergleichen 
Apache Kudu vs Apache Parquet
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Apache Parquet den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Kudu.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Apache Parquet.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Apache Parquet gegenüber Apache Kudu.
Geschwindigkeit der Ausführung, insbesondere im Vergleich zu Apache Hive. Flexibilität, als reguläre RDBMS-Tabelle zu arbeiten. Es kann problemlos für große Datenmärkte mit CDC-Logik verwendet werden.
Kudu seems to have limited use in Impala. I have tried using is in Spark but didn't have great results (some of that was my fault). Impala isn't really for streaming data where the speed comes in so I'm not sure Kudu fits my use case.
Es ist hauptsächlich nützlich zum Speichern großer Datenmengen, die für Big-Data-Analysen verwendet werden. Apache Parquet reduziert IO-Operationen, es ist besser im Vergleich zu anderen Tools.
Obwohl es eine der besten Optionen für die Stapelverarbeitung ist, unterstützt es keine Echtzeit-Datenspeicherung.
Geschwindigkeit der Ausführung, insbesondere im Vergleich zu Apache Hive. Flexibilität, als reguläre RDBMS-Tabelle zu arbeiten. Es kann problemlos für große Datenmärkte mit CDC-Logik verwendet werden.
Es ist hauptsächlich nützlich zum Speichern großer Datenmengen, die für Big-Data-Analysen verwendet werden. Apache Parquet reduziert IO-Operationen, es ist besser im Vergleich zu anderen Tools.
Kudu seems to have limited use in Impala. I have tried using is in Spark but didn't have great results (some of that was my fault). Impala isn't really for streaming data where the speed comes in so I'm not sure Kudu fits my use case.
Obwohl es eine der besten Optionen für die Stapelverarbeitung ist, unterstützt es keine Echtzeit-Datenspeicherung.
