本讲义出自Owen O’Malley在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了Avro, JSON, ORC & Parquet这些文件基本格式的相关内容，介绍了文件格式如何发挥不同的作用以及他们如何才能更好地发挥作用以及这些文件数据格式的各自的优点，还分享了如何使用真实的、多样化的数据集，并介绍了过度依赖类似的数据导致的弱点以及开放和审查基准。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】文件格式的基准——Avro, JSON, ORC & Parquet
2017-03-01
2892
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
本讲义出自Owen O’Malley在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了Avro, JSON, ORC & Parquet这些文件基本格式的相关内容，介绍了文件格式如何发挥不同的作用以及他们如何才能更好地发挥作用以及这些文件数据格式的各自的优点，还分享了如何使用真实的、多样化的数据集，并介绍了过度依赖类似的数据导致的弱点以及开放和审查基准。
目录
相关文章
|
2天前
|
存储
大数据
测试技术
用于大数据分析的数据存储格式：Parquet、Avro 和 ORC 的性能和成本影响
在大数据环境中，数据存储格式直接影响查询性能和成本。本文探讨了 Parquet、Avro 和 ORC 三种格式在 Google Cloud Platform (GCP) 上的表现。Parquet 和 ORC 作为列式存储格式，在压缩和读取效率方面表现优异，尤其适合分析工作负载；Avro 则适用于需要快速写入和架构演化的场景。通过对不同查询类型（如 SELECT、过滤、聚合和联接）的基准测试，本文提供了在各种使用案例中选择最优存储格式的建议。研究结果显示，Parquet 和 ORC 在读取密集型任务中更高效，而 Avro 更适合写入密集型任务。正确选择存储格式有助于显著降低成本并提升查询性能。
22
1
1
|
20天前
|
JSON
API
网络架构
【Azure 媒体服务】使用编码预设文件(Preset.json)来自定义编码任务 -- 创建视频缩略图
【Azure 媒体服务】使用编码预设文件(Preset.json)来自定义编码任务 -- 创建视频缩略图
26
1
1
|
1月前
|
JSON
数据格式
Python
【2023最新】Matlab 保存JSON数据集文件，并用Python读取
本文介绍了如何使用MATLAB生成包含数据和标签的JSON格式数据集文件，并展示了用Python读取该JSON文件作为训练集的方法。
60
1
1
|
18天前
|
存储
JSON
JavaScript
|
24天前
|
JSON
C语言
数据格式
|
27天前
|
JSON
Java
Android开发
Android 开发者必备秘籍：轻松攻克 JSON 格式数据解析难题，让你的应用更出色！
【8月更文挑战第18天】在Android开发中，解析JSON数据至关重要。JSON以其简洁和易读成为首选的数据交换格式。开发者可通过多种途径解析JSON，如使用内置的`JSONObject`和`JSONArray`类直接操作数据，或借助Google提供的Gson库将JSON自动映射为Java对象。无论哪种方法，正确解析JSON都是实现高效应用的关键，能帮助开发者处理网络请求返回的数据，并将其展示给用户，从而提升应用的功能性和用户体验。
39
1
1
|
20天前
|
JSON
开发工具
数据格式
【Azure Event Hub】Event Hub的Process Data页面无法通过JSON格式预览数据
【Azure Event Hub】Event Hub的Process Data页面无法通过JSON格式预览数据
27
0
0
|
20天前
|
JSON
数据格式
Python
|
22天前
|
JSON
数据格式
【应用服务 App Service】在Azure Web App的部署文件中，是否可以限制某些文件无法被访问？（如json)
【应用服务 App Service】在Azure Web App的部署文件中，是否可以限制某些文件无法被访问？（如json)
20
0
0
|
24天前
|
JSON
Java
测试技术
热门文章
最新文章
1
后Hadoop时代，我们该如何去架构自己的大数据平台
2
Hadoop迁移MaxCompute神器之DataX-On-Hadoop使用指南
3
搭建hadoop1.2集群
4
Hadoop——大数据处理的宠儿
5
hadoop namenode管理元数据机制
6
hadoop删除节点和添加节点
7
基于Hadoop的云盘系统客户端技术难点之一 上传和下载效率优化
8
hadoop安装入门
9
spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解（java、python、r和scala）之Basic包下的SparkPi.scala（图文详解）
10
Hadoop-No.13之数据源系统以及数据结构
1
Angular 配置文件 tsconfig.lib.json 里的 strictTemplates 选型
34
2
Chrome插件开发（一）—manifest.json文件介绍
69
3
JSON对象相互转换
33
4
从JSON数据到Pandas DataFrame：如何解析出所需字段
282
5
vue的 blob文件下载文件时，后端自定义异常，并返回json错误提示信息，前端捕获信息并展示给用户
110
6
ruoyi-nbcio发送消息的SerializationException: Could not read JSON: Unexpected character (‘¬‘ (code 172))
76
7
基于若依的ruoyi-nbcio流程管理系统仿钉钉流程json转bpmn的flowable的xml格式（支持并行网关）
227
8
基于若依的ruoyi-nbcio流程管理系统仿钉钉流程json转bpmn的flowable的xml格式（排它条件网关）
82
9
基于若依的ruoyi-nbcio流程管理系统仿钉钉流程json转bpmn的flowable的xml格式（简单支持发起人与审批人的流程）
265
10
nbcio-boot升级springboot、mybatis-plus和JSQLParser后的LocalDateTime日期json问题
52