File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC, & Parquet

在阿里云OSS Foreign Table进行数据湖分析的场景中，支持多种文件格式进行数据处理，这与您提及的Hadoop Summit 2016上Owen O’Malley分享的关于《File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC`等文件格式的比较相呼应。根据知识库资料，OSS FDW支持以下几种文件格式进行数据导入和分析：

1. CSV: 逗号分隔值格式，适用于简单的平面文本数据。
2. TEXT: 文本格式，灵活性较高，但需要明确界定数据结构。
3. ORC: Optimized Row Columnar，Apache Hadoop生态系统中的列式存储格式，优化了读取性能和压缩率。
4. AVRO: 提供了一套丰富的数据结构和一套动态类型系统，适合复杂数据模型且支持Schema进化。
5. PARQUET: 另一种高效的列式存储格式，广泛应用于大数据处理，支持复杂的数据类型和压缩。
6. JSON: JavaScript Object Notation，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，但相比其他列式存储格式，在大数据分析中可能效率较低。
7. JSONLINE: 换行符分隔的JSON，每个JSON对象占一行，相比普通的JSON格式更易处理，尤其适合流式处理。

此外，文档还提到了filetype参数，用于指定文件的压缩类型，包括： - plain: 不进行压缩，直接按字节二进制读取。 - gzip: 使用GZIP算法解压缩原始二进制数据。 - snappy: 使用SNAPPY算法解压缩，仅支持标准SNAPPY压缩文件，不适用于JSON和JSONLINE格式。

请注意，snappy选项不支持JSON和JSONLINE格式的文件压缩解压，且log_errors参数仅对CSV和TEXT格式文件有效，用以控制是否记录错误到日志文件，默认关闭。

综上所述，虽然您的问题似乎期待一个对比分析，但基于提供的参考资料，我们主要介绍了OSS Foreign Table支持的文件格式及其特性，并未直接包含Owen O’Malley分享的具体基准测试结果。不过，上述信息为理解不同文件格式在OSS数据湖分析中的应用提供了基础。