Meilleures alternatives à Apache Parquet les mieux notées
Avis sur 27 Apache Parquet
Sentiment de l'avis global pour Apache Parquet
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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. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La meilleure chose que j'aime à propos du format de fichier parquet était la compression et la prédiction qui aident à sélectionner uniquement les colonnes nécessaires, pas toutes les données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La chose que nous n'aimons pas pour les fichiers parquet est qu'ils ne prennent pas en charge le cas d'utilisation où le schéma de notre ensemble de données change fréquemment, ce qui me pousse à utiliser un autre format de fichier. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Meilleures techniques de compression qui aideront à réduire le stockage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
En tant que système de traitement par lots, ce n'est pas idéal pour les scénarios où nous avons besoin de mises à jour en temps réel. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Apache Parquet est la meilleure solution pour gérer de grands ensembles de données. Il permet de gagner du temps et facilite le chargement des données par rapport aux formats JSON ou CSV. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
plus de schémas pour différents ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
The best about Apce Parquet is it's ability to handle synchronisation and concurrent connections. It provides efficient data storage speed. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
The daya retrieval speed for concurrent connections Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'aime la façon dont il est créé pour stocker des données en colonnes. La meilleure chose que j'aime le plus est qu'il est conçu pour prendre en charge des schémas de compression et de codage très efficaces et peut être utilisé par n'importe qui. Et cela est très utile dans l'analyse des Big Data. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
C'était un peu difficile d'apprendre par moi-même mais le site Apache Parquet fournit toutes les configurations dans des procédures étape par étape. Donc ce n'était pas un gros problème pour moi. Donc honnêtement, il n'y a pas grand-chose que je n'aime pas à ce sujet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Certaines fois, avec divers grands ensembles de données, il est difficile de traiter pendant un pipeline ETL pour Hadoop. Cela le rend plus facile puisque la connectivité à d'autres plateformes avec des fichiers Parquet est plus facile à commander. Cela rend la charge de données plus facile à gérer que JSON ou CSV. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il doit y avoir plus de schémas disponibles pour différentes solutions commerciales. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'aime la facilité avec laquelle il est possible de l'utiliser pour stocker des données en colonnes. Une fois que vous apprenez les détails, cela rend l'utilisation de Hadoop très simple. Les données en colonnes ont de nombreux avantages, et Parquet est d'une grande aide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il y a certainement une courbe d'apprentissage avec l'environnement, mais elle est minimale. Il n'y a honnêtement pas grand-chose que je n'aime pas à ce sujet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
