Pros y Contras de Apache Parquet

Apache Parquet ha demostrado ser una herramienta invaluable en mi caja de herramientas de análisis de datos. Su almacenamiento columnar eficiente, compatibilidad multiplataforma, soporte para la evolución de esquemas y características de optimización de rendimiento han mejorado significativamente mis tareas de procesamiento de datos. No solo ha mejorado mi productividad, sino que también ha reducido los costos de infraestructura. Recomiendo encarecidamente Apache Parquet a cualquiera que trabaje con grandes conjuntos de datos y busque una solución de almacenamiento robusta y orientada al rendimiento. Apache Parquet se ha convertido en una parte esencial de mi conjunto de herramientas de análisis de datos, y espero con interés la continua innovación y desarrollo en este fantástico proyecto de código abierto. ¡Felicitaciones al equipo de desarrollo de Parquet por crear un formato de almacenamiento de datos tan poderoso y fácil de usar! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque Parquet sí admite la evolución de esquemas, añade cierta complejidad al proceso, especialmente cuando se trata de cambios complejos en el esquema. La evolución de esquemas puede requerir una planificación y gestión cuidadosas para garantizar la consistencia de los datos y la compatibilidad de las consultas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La compatibilidad es lo mejor del apache parquet, está diseñado para la compatibilidad dentro de una amplia gama de procesamiento de datos de los marcos y herramientas como apache spark, apache hive y apache impala y otras herramientas que están ayudando a convertirlo en una de las mejores opciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque es una de las mejores opciones para el procesamiento por lotes, no admite el almacenamiento de datos en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de Apache Parquet es que está resolviendo los requisitos de almacenamiento de manera muy eficiente. Según mi experiencia, reduce el requisito de almacenamiento a un tercio del almacenamiento de datos. Y el soporte base del formato parquet podría reemplazar a hadoop en el futuro. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Por ahora no encuentro específicamente nada como una desventaja ya que acabo de empezar a explorar esto. Pero tal vez en el futuro pueda tener algunas sugerencias sobre algunas características de esto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ayuda a almacenar en formato columnar y tener evolución de esquemas. Ayuda a convertir datos entre formatos avro y parquet. Estos archivos pueden ser leídos y escritos por muchos lenguajes de programación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para ser muy franco, no es compatible manejar una pequeña escala de datos. Estoy enfrentando problemas para codificar y decodificar los datos, lo que afecta mi rendimiento. También tiene soporte limitado para tipos de datos complejos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Almacena datos en almacenamiento columnar, lo cual es altamente eficiente para consultas analíticas y también admite algoritmos de compresión. También tiene compatibilidad multiplataforma, lo que facilita su integración en las tuberías de procesamiento de datos existentes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El rendimiento de escritura puede mejorarse, y lleva algo de tiempo aprenderlo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una de las principales fortalezas de Parquet es su compatibilidad con varios marcos de procesamiento de datos, incluidos Apache Hive, Apache Spark y Apache Drill. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sin embargo, hay algunas consideraciones a tener en cuenta al usar Apache Parquet. Aunque sobresale en rendimiento para cargas de trabajo con muchas lecturas, escribir datos en archivos Parquet puede ser más lento en comparación con otros formatos como Apache ORC. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es principalmente útil para almacenar grandes cantidades de datos que se utilizan para análisis de big data. Apache Parquet reduce las operaciones de E/S, es mejor en comparación con otras herramientas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Más complejo de configurar y mantener en comparación con bases de datos relacionales como MySQL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La compresión es la mejor característica de Apache Parquet, ya que ofrece varias técnicas de compresión para reducir el espacio de almacenamiento y mejorar el rendimiento de lectura. También admite múltiples algoritmos de compresión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No admite la ingesta de datos en tiempo real, pero es una opción perfecta para el procesamiento de datos por lotes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Bienes para almacenar cualquier tipo de datos masivos, incluidos textos, películas, fotos y tablas de datos estructurados. Utiliza una comparación altamente efectiva por columnas y un algoritmo de codificación personalizable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usar Apache Parquet tiene problemas con archivos grandes. Mayor uso de CPU y afecta el rendimiento de las consultas. Menos eficiente y puede escribir datos más lentamente que los formatos basados en filas como CSV. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Compresión y almacenamiento de datos

Almacenamiento para grandes cantidades de datos y su recuperación Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No admite JSON, que se utiliza ampliamente para el intercambio y transferencia de datos en el desarrollo multiplataforma y web. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.