Pros y Contras 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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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

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

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

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.

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

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.

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.

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.

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

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.

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.