Hive中的存储格式Parquet和ORC有什么区别

Parquet和ORC都是面向列的存储格式，但Parquet适用于交互式查询，而ORC适用于大数据批处理。

Hive中的存储格式Parquet和ORC是两种常用的列式存储格式，它们在数据压缩、文件组织和性能方面有一些区别，下面将详细介绍这两种存储格式的特点和区别：

创新互联专注于龙圩企业网站建设,响应式网站设计,电子商务商城网站建设。龙圩网站建设公司,为龙圩等地区提供建站服务。全流程按需定制，专业设计，全程项目跟踪，创新互联专业和态度为您提供的服务

1、数据压缩：

Parquet：Parquet使用Snappy、Gzip或LZO等压缩算法对数据进行压缩，可以有效地减少存储空间和I/O操作。

ORC：ORC使用ZLIB、SNAPPY、GZIP或LZO等压缩算法对数据进行压缩，同样可以减少存储空间和I/O操作。

2、文件组织：

Parquet：Parquet采用Row Group的方式组织数据，每个Row Group包含多个Column Chunk，每个Column Chunk包含一个或多个Column，这种组织方式可以提高查询特定列的效率。

ORC：ORC将数据按照Hive表的Schema进行组织，每个文件包含多个Block，每个Block包含多个行组（Row Group），每个行组包含多个列，这种组织方式可以提高查询全表的效率。

3、性能：

Parquet：由于Parquet的文件组织结构更适用于查询特定列的场景，因此在只查询少数列的情况下，Parquet的性能较好，Parquet还支持向量化执行引擎，如Presto和Drill，可以进一步提高查询性能。

ORC：由于ORC的文件组织结构更适用于查询全表的场景，因此在查询全表的情况下，ORC的性能较好，ORC还支持谓词下推和分区剪枝等优化技术，可以提高查询效率。