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Alternativas de Apache Parquet Mejor Valoradas

Reseñas y detalles del producto de Apache Parquet

Descripción general de Apache Parquet

¿Qué es Apache Parquet?

Apache Parquet es un formato de almacenamiento columnar disponible para cualquier proyecto en el ecosistema Hadoop, independientemente de la elección del marco de procesamiento de datos, modelo de datos o lenguaje de programación.

Detalles Apache Parquet
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Descripción del Producto

Apache Parquet es un formato de almacenamiento columnar disponible para cualquier proyecto en el ecosistema Hadoop, independientemente de la elección del marco de procesamiento de datos, modelo de datos o lenguaje de programación.


Detalles del vendedor
Año de fundación
1999
Ubicación de la sede
Wakefield, MA
Twitter
@TheASF
66,228 seguidores en Twitter
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
2,291 empleados en LinkedIn®
Descripción

Community-led development since 1999. FoundationProjectsPeopleGet InvolvedDownloadSupport ApacheHome. We consider ourselves not simply a group of projects sharing a server, but rather a community of developers and users.

Reseñas Recientes de Apache Parquet

Tanmay A.
TA
Tanmay A.Empresa (> 1000 empleados)
4.5 de 5
"Explorando parquet"
Lo mejor que me gusta del formato de archivo parquet fue la compresión y la predicción que ayuda a seleccionar solo aquellas columnas que se necesi...
Usuario verificado
U
Usuario verificadoPequeña Empresa (50 o menos empleados)
4.0 de 5
"Revolutionary Columnar Storage"
Performance and cross-platform compatible
Anzum B.
AB
Anzum B.Mediana Empresa (51-1000 empleados)
5.0 de 5
"Altamente eficiente para su uso con marcos de procesamiento de grandes datos."
Almacena datos en almacenamiento columnar, lo cual es altamente eficiente para consultas analíticas y también admite algoritmos de compresión. Tamb...
Insignia de seguridad
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Contenido Multimedia de Apache Parquet

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¿Has utilizado Apache Parquet antes?

27 Apache Parquet Reseñas

4.3 de 5
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Pros y Contras de Apache Parquet

¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Contras

Sentimiento General de la Reseña para Apache ParquetPregunta

Tiempo de Implementación
<1 día
>12 meses
Retorno de la Inversión
<6 meses
48+ meses
Facilidad de Configuración
0 (Difícil)
10 (Fácil)
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Usuario verificado en Information Technology and Services
AI
Empresa(> 1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

As it is free and open source so we use this and there are also some advantages of Apache parquet.

Also it consumes very less space compared to its competitives. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

As it is free and open source but still HBase is more popular and we in our organisation are using HBase. I am not criticizing but we people go for popularity and easa of usability. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

We all know that it is a columnar file format and it is very high performance and efficient and also it comesums very less space and we mainly use it in big data Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tanmay A.
TA
Data Engineer
Empresa(> 1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
(Original )Información
Socio comercial del vendedor o competidor del vendedor, no incluido en las puntuaciones de G2.
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

Lo mejor que me gusta del formato de archivo parquet fue la compresión y la predicción que ayuda a seleccionar solo aquellas columnas que se necesitan, no vendrán todos los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

Lo que no nos gusta de los archivos parquet es que no admiten el caso de uso donde nuestro esquema de conjunto de datos cambia frecuentemente, lo que me lleva a usar otro formato de archivo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

Para mí, beneficia al ayudar a almacenar una gran cantidad de datos comprimidos, también es fácil y rápido consultar una gran cantidad de datos ya que estaba usando Spark con él, es extremadamente compatible con Spark. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

HS
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

Ejecución más rápida de la consulta. Mejores técnicas de compresión que ayudarán a reducir el almacenamiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

Como sistema de procesamiento por lotes, no es ideal para escenarios donde necesitamos actualizaciones en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

Podemos almacenar la gran cantidad de datos históricos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Computer Software
UC
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

Columnar storage, schema evolution, predicates pushdown, compression, compatibility across various data processing tools, supports wide range of data types like nested structures and arrays. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

Limited use case since may not be used for transactional or operational data, overhead when reading or writing data due to its compression and encoding technique Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

Parquet stores data in columnar format which is sufficient for analytics, it improves query performance, allows schema evolution, supported in big data systems. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ankur Kumar R.
AR
Analyst
Education Management
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

Apache Parquet es la mejor solución para manejar grandes conjuntos de datos. Ahorra tiempo y facilita la carga de datos más que en formatos JSON o CSV. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

Más esquemas para diferentes conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

Puede ser utilizado en múltiples motores de consulta, de modo que usar diferentes motores se vuelve muy fácil. Y con esto, tanto el almacenamiento como la recuperación de datos son fáciles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Computer Software
UC
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

Performance and cross-platform compatible Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

Learning curve is quite steep, complexity is high Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

For big data analytics, and efficient storage of fata Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Financial Services
UF
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

The best about Apce Parquet is it's ability to handle synchronisation and concurrent connections. It provides efficient data storage speed. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

The daya retrieval speed for concurrent connections Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

It is making the db open source and that helps us see the operations done at there level to identify bottlenecks and improve Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Anuththara R.
AR
Business Analyst Intern
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

Me encanta la forma en que está creado para almacenar datos columnares. Lo que más me gusta es que está diseñado para admitir esquemas de compresión y codificación muy eficientes y puede ser utilizado por cualquiera. Y esto es muy útil en el análisis de Big Data. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

Fue un poco difícil aprender por mí mismo, pero el sitio de Apache Parquet proporciona todas las configuraciones en procedimientos paso a paso. Así que eso no fue un gran problema para mí. Así que, honestamente, no hay mucho que no me guste al respecto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Parquet:

Definitivamente recomendaría Apache Parquet a cualquiera si estás utilizando procesamiento de datos columnar en cualquier proyecto en el que estés trabajando. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

En el sistema del proyecto Hadoop en el que he estado, tuve que usar datos columnarios comprimidos y, por lo tanto, los marcos de procesamiento de datos Apache Parquet me ayudaron mucho y facilitaron mi trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Reeham N.
RN
Lead Data Scientist/Analytics Manager
Investment Banking
Empresa(> 1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

Ciertos momentos con varios conjuntos de datos grandes son difíciles de procesar durante una canalización ETL para Hadoop. Esto lo hace más fácil ya que la conectividad a otras plataformas con archivos Parquet es más fácil de gestionar. Hace que la carga de datos sea más fácil de manejar que JSON o CSV. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

Hay que disponer de más esquemas para diferentes soluciones empresariales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Parquet:

Piensa en cómo se ve tu información antes de comprometerte, ya que los esquemas son limitados en crecimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

Varios tipos de carga y compresión, así como la carga de datos dentro de Hadoop. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Jake B.
JB
System Project Manager
Computer Software
Empresa(> 1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Apache Parquet?

Me encanta lo fácil que es usarlo para almacenar datos columnares. Una vez que aprendes los detalles, hace que el uso de Hadoop sea muy sencillo. El almacenamiento de datos en columnas tiene muchos beneficios, y Parquet es de gran ayuda. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Apache Parquet?

Definitivamente hay una curva de aprendizaje con el entorno, pero es mínima. Honestamente, no hay mucho que me desagrade de ello. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Parquet:

Definitivamente recomendaría Apache Parquet si estás considerando usar datos almacenados en columnas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Apache Parquet ¿Y cómo te beneficia eso?

Tuve que recopilar datos en bruto y consolidarlos de una manera para ejecutar análisis estadísticos y aprendizaje automático sobre ellos. Apache Parquet facilitó mucho mi trabajo. Este análisis de datos proporcionó un gran paso en la finalización del proyecto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.