Apache Parquet est un format de stockage open-source pour les applications big data. Il est utilisé pour stocker de grandes quantités de données structurées dans un mode orienté colonne, permettant une interrogation efficace des données. Il est couramment utilisé pour stocker de grands ensembles de données dans le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS).
Apache Parquet offre plusieurs avantages, y compris l’amélioration des performances d’interrogation, la réduction des coûts de stockage et la compression efficace des données. De plus, il offre une flexibilité au niveau des types de données, permettant à différents types de données d’être stockés dans la même colonne.
Apache Parquet est livré avec plusieurs fonctionnalités, telles que le support de plusieurs formats de fichiers, la flexibilité des types de données, et une compression efficace des données. De plus, il supporte l’évolution des schémas, ce qui permet de stocker des données dans différentes versions sans nécessiter une réécriture complète des données.
Apache Parquet présente plusieurs avantages, tels que l’amélioration des performances des requêtes, la réduction des coûts de stockage, la flexibilité des types de données, le support de plusieurs formats de fichiers et l’évolution des schémas. De plus, il fournit une compression efficace des données, ce qui permet de réduire les coûts de stockage et d’améliorer les performances des requêtes.
Apache Parquet a également quelques inconvénients, tels que le manque de support de certains types de données, comme JSON. De plus, il peut être plus difficile à déboguer que d’autres formats de stockage, car la structure orientée colonne peut rendre difficile la visualisation des données.
Apache Parquet est couramment utilisé pour stocker de grands ensembles de données dans le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS). De plus, il est utilisé pour stocker des données dans Apache HBase, Apache Hive, et Apache Spark. Il est également utilisé dans de nombreuses autres applications big data, telles que l’analyse en temps réel et l’apprentissage automatique.
Apache Parquet est souvent comparé à d’autres formats de stockage, tels que Avro et ORC. Bien que ces trois formats offrent des avantages similaires, tels que l’amélioration des performances des requêtes et la compression efficace des données, Apache Parquet est souvent préféré en raison de sa prise en charge de plusieurs formats de fichiers et de sa flexibilité en matière de types de données.
Apache Parquet est supporté par un certain nombre de technologies différentes, telles que Apache Drill, Apache Spark, et Apache Hive. De plus, plusieurs éditeurs de logiciels, tels que Cloudera et Databricks, ont intégré Apache Parquet dans leurs produits.
Apache Parquet est un format de stockage open-source pour les applications big data. Il offre de nombreux avantages, tels que l’amélioration des performances des requêtes, la réduction des coûts de stockage et la compression efficace des données. De plus, il offre une flexibilité des types de données et le support de plusieurs formats de fichiers. Il est couramment utilisé pour stocker de grands ensembles de données dans le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) et est pris en charge par plusieurs autres technologies.
Les utilisateurs d’Apache Parquet sont nombreux, notamment les analystes de données, les ingénieurs de données et les scientifiques des données. Apache Parquet est un choix populaire pour de nombreuses organisations axées sur les données, car il est efficace et facile à utiliser. Parquet est un format de stockage en colonnes, ce qui signifie qu’il est bien adapté au stockage de données sous forme de tableaux. Cela facilite l’interrogation et l’analyse des données dans les fichiers Parquet.
Apache parquet n’est pas lisible par l’homme. C’est un format de fichier en colonnes qui est optimisé pour la performance et qui est utilisé par de nombreux cadres de traitement de données.
Il n’y a pas de réponse unique à cette question, car le meilleur format pour les données dépend du cas d’utilisation spécifique. Cependant, en général, Parquet est un format plus efficace que JSON pour le stockage et l’interrogation de données. Parquet est optimisé pour le stockage de données en colonnes, ce qui signifie qu’il est particulièrement bien adapté aux charges de travail d’analyse et d’entreposage de données. JSON, quant à lui, est un format plus flexible qui prend en charge le stockage de données en colonnes et en lignes. JSON est également plus facile à utiliser pour de nombreux utilisateurs, car il est plus lisible par l’homme que Parquet.
Non, Parquet n’est pas identique à JSON. Parquet est un format de stockage en colonnes, alors que JSON est un format de stockage de documents. Parquet est plus efficace que JSON pour le stockage et l’interrogation de données.
Oui, Excel peut lire les fichiers Parquet. Parquet est un format de fichier en colonnes qui est optimisé pour la performance et est largement utilisé dans l’écosystème Hadoop. Excel peut lire des fichiers Parquet depuis HDFS ou depuis le système de fichiers local.