Prós e 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa que eu gosto sobre o formato de arquivo parquet foi a compressão e a filtragem preditiva que ajuda a selecionar apenas as colunas necessárias, não todos os dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A coisa que não gostamos nos arquivos parquet é que eles não oferecem suporte para o caso de uso em que o esquema do nosso conjunto de dados muda com frequência, o que me leva a usar outro formato de arquivo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Execução mais rápida da consulta. Melhores técnicas de compressão que ajudarão a reduzir o armazenamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como um sistema de processamento em lote, não é ideal para cenários onde precisamos de atualizações em tempo real. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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 Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Apache Parquet é a melhor solução para lidar com grandes conjuntos de dados. Ele economiza tempo e facilita o carregamento de dados em comparação com os formatos JSON ou CSV. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

mais esquemas para diferentes conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Performance and cross-platform compatible Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Learning curve is quite steep, complexity is high Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The best about Apce Parquet is it's ability to handle synchronisation and concurrent connections. It provides efficient data storage speed. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The daya retrieval speed for concurrent connections Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu adoro a forma como é criado para armazenar dados em colunas. A melhor coisa que mais gosto é que é construído para suportar esquemas de compressão e codificação muito eficientes e pode ser usado por qualquer pessoa. E isso é muito útil na Análise de Big Data. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Foi um pouco difícil aprender sozinho, mas o site do Apache Parquet fornece todas as configurações em procedimentos passo a passo. Então isso não foi um grande problema para mim. Então, honestamente, não há muito do que eu não goste. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Certas vezes, com vários grandes conjuntos de dados, é difícil processar durante um pipeline ETL para Hadoop. Isso torna mais fácil, já que a conectividade com outras plataformas com arquivos Parquet é mais fácil de comandar. Isso torna a carga de dados mais fácil de lidar do que JSON ou CSV. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há necessidade de mais esquemas disponíveis para diferentes soluções de negócios. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu amo como é fácil de usar para armazenar dados colunares. Uma vez que você aprende os detalhes, torna o uso do Hadoop uma brisa. Dados em armazenamento colunar têm muitos benefícios, e o Parquet é uma grande ajuda. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Definitivamente, há uma curva de aprendizado com o ambiente, mas é mínima. Honestamente, não há muito do que eu não goste. Análise coletada por e hospedada no G2.com.