比较 Apache Parquet、ORC 和 JSON 文件格式以进行数据处理

Claude Paugh
7月10日
讀畢需時 4 分鐘

已更新：8月18日

在当今数据丰富的环境中，选择正确的文件格式至关重要。无论您是处理大数据项目、参与机器学习，还是执行简单的数据任务，了解每种文件格式的功能都至关重要。在本篇博文中，我们将探讨三种广泛使用的格式（Apache Parquet、Apache ORC 和 JSON）的独特功能、优势和局限性。

了解数据格式的基础知识

为了理解这些格式之间的差异，让我们简要回顾一下每种格式的含义。

Apache Parquet

Apache Parquet 是一种列式存储格式，旨在快速高效地读取大型数据集。

它是为Hadoop生态系统开发的，因其支持多种编码方案和数据压缩级别而脱颖而出。例如，与未压缩数据相比，Parquet 可以将文件大小减少高达 75%，同时仍提供强大的查询性能。

Apache ORC

Apache ORC（优化行列式）是另一种列式存储格式，最初是为与 Apache Hive 配合使用而创建的。与 Parquet 类似，ORC 为大型数据集提供了高性能，有助于快速访问数据并实现高效存储。

它还可以提供比 JSON 好 50% 以上的压缩率，使其成为大型应用程序的绝佳选择。

JSON

JavaScript 对象表示法 (JSON) 是一种轻量级的、基于文本的数据格式，易于读写。

与针对大数据分析进行优化的 Parquet 和 ORC 不同，JSON 在 Web 应用程序和 API 中很流行。然而，JSON 的灵活性会导致文件体积较大，并且并非为处理繁重的分析工作负载而设计。

主要比较

现在我们了解了基础知识，让我们并排分析这些格式。

存储效率

在存储效率方面，Parquet 和 ORC 优于 JSON。作为列式存储格式，它们可以减小文件大小并增强压缩技术，从而提高查询速度。以下是它们的比较结果：

Parquet ：利用先进的编码技术，例如游程编码，在许多情况下可实现约 70% 的文件大小减少。
ORC ：还采用轻量级压缩，并且只能读取请求的列，从而在数据处理期间将 CPU 工作量减少约 30%。
JSON ：JSON 的基于文本的特性使其易于人类阅读，但通常会导致文件大小显著增大，尤其是在处理嵌套数据时。

表现

性能因应用程序需求而异，但 Parquet 和 ORC 通常在分析工作负载方面处于领先地位。

Parquet ：Parquet 以其卓越的性能而闻名，由于它能够只读取必要的列，因此处理分析查询的速度比 JSON 快 10 倍。
ORC ：为 Hive 应用程序提供强大的性能，与 JSON 相比，通常可为大数据查询提供 5 倍的加速。
JSON ：虽然 JSON 对于较小的数据集表现足够好，但在处理大规模任务时速度和效率会受到影响，这主要是由于其结构。

模式演化

模式演变反映了文件格式随时间变化的适应程度。

Parquet ：支持模式演变，允许用户添加新列而无需重写整个数据集，这可以节省大量数据管理时间。
ORC ：也允许模式演变，但有一些限制。它可以处理变更，但可能需要比 Parquet 更仔细的规划。
JSON ：为模式更改提供了最大的灵活性，无需严格执行模式即可快速编辑。然而，如果在大型系统中管理不当，可能会导致数据不一致。

用例

使用哪种格式很大程度上取决于您的具体需求：

Parquet ：最适合商业智能、机器学习和大数据分析等分析任务。例如，用户在 1TB 数据集上运行分析时会发现 Parquet 比其他格式更高效。
ORC ：在需要针对大量数据集进行优化查询的环境中效果很好，在数据仓库应用程序中特别有用。
JSON ：非常适合需要轻量级数据传输的应用程序，例如 Web API。根据最近的调查，83% 的开发人员青睐 JSON，因为它简单易读。

数据处理生态系统兼容性

了解每种格式如何与数据处理工具集成至关重要。

与数据处理框架集成

Parquet ：它广泛支持多种数据处理框架，例如 Apache Spark 和 Apache Flink。许多用户反映，由于 Parquet 优化的存储策略，工作流程和恢复时间都更加顺畅。
ORC ：主要为 Apache Hive 设计，但也适用于 Apache Spark 等工具。然而，它在 Hive 之外的适用性有些有限。
JSON ：JSON 因其在前端技术中的灵活性而受到认可，但与其他两种格式相比，JSON 在后端处理方面的效率较低。

数据治理和安全

处理敏感数据时，安全性至关重要：

Parquet ：支持加密并与数据治理工具良好集成，使其成为具有严格合规性要求的组织的可靠选择。
ORC ：在有效管理大量数据的同时提供类似的安全和治理功能。
JSON ：缺乏固有的安全机制，这使得它不太适合需要安全数据处理的应用程序。

最后的想法

选择正确的文件格式很大程度上取决于项目的具体要求。

如果您专注于处理具有大量数据集的分析工作负载， Apache Parquet通常是最佳选择，因为它具有卓越的性能和效率。
对于在Apache Hive生态系统中工作的人来说， Apache ORC因其对速度和存储的优化而脱颖而出。
最后，对于轻量级应用程序或基于 Web 的任务， JSON因其易用性仍然是一个受欢迎的选择。

了解每种格式的优点和缺点将有助于您做出更好的决定，从而有效地管理和分析数据。