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Die Anmerkungen INT_8, INT_16, INT_32 und INT_64 können auch verwendet werden, um vorzeichenbehaftete Ganzzahlen mit 8, 16, 32 oder 64 Bit Breite anzugeben. Wenn ein gespeicherter Wert größer ist als der durch die Anmerkung erlaubte Höchstwert, ist das Verhalten nicht definiert und kann von der Implementierung bestimmt werden. Implementierungen dürfen keine Werte schreiben, die größer sind als in der Anmerkung erlaubt.
- Es wird von bekannten Anwendungen wie Microsoft Excel oder Google Sheets verwendet.
- Seit August 2015 unterstützt Parquet die Big-Data-Verarbeitungsframeworks wie Apache Hive, Apache Drill, Apache Impala, Apache Crunch, Apache Pig, Cascading, Presto und Apache Spark.
- Da Abfragen nur für eine Teilmenge von Spalten und nicht für den gesamten Datensatz durchgeführt werden, können ganze Dateien übersprungen werden, wenn die Abfrage nicht danach fragt.
- Apache Parquet ist ein quelloffenes, spaltenorientiertes Datendateiformat, das für die effiziente Speicherung und Abfrage von Daten entwickelt wurde.
- INT, INT und INT müssen einen primitiven int32-Typ undINT einen primitiven int64-Typ annotieren.
Sie muss einen int64 annotieren, der die Anzahl der Nanosekunden nach Mitternacht speichert. TIME mit der Einheit MICROS wird für die Genauigkeit von Mikrosekunden verwendet. Sie muss einen int64 annotieren, der die Anzahl der Mikrosekunden nach Mitternacht speichert.
Parquet-Dateien können langsamer geschrieben werden als zeilenbasierte Dateiformate, parkettboden dunkel vor allem weil sie Metadaten über den Dateiinhalt enthalten. Für analytische Zwecke werden diese langsameren Schreibzeiten durch schnelle Lesezeiten mehr als wettgemacht. Bei binären und festen Byte-Arrays muss die nicht skalierte Zahl als Zweierkomplement in Big-Endian-Byte-Reihenfolge kodiert werden.
Format
Verschachtelte Daten - siehe Todos unten für eine vollständige Liste. Abgesehen davon ist parquet-python in der Lage, alle Datendateien aus dem parquet-compatabilityproject zu lesen. Der Hauptvorteil von CSV gegenüber Avro liegt in der Tatsache, dass es sich um ein textbasiertes Dateiformat handelt. Dadurch ist es leichter lesbar, was den Austausch kleinerer Dateien mit Personen erleichtert, die mit den Daten nicht vertraut sind, z. Viele Kompressionscodecs sind effektiver, wenn sie ähnliche Daten komprimieren. Das spaltenförmige Format von Parquet bedeutet, dass Spalten mit ähnlichen Daten zusammen komprimiert werden können, was zu einer höheren Effizienz führt.
Apache Parquet Im Vergleich Zu CSV
Wenn das wiederholte Feld eine Gruppe mit mehreren Feldern ist, ist sein Typ der Elementtyp und Elemente sind erforderlich. Handelt es sich bei dem wiederholten Feld nicht um eine Gruppe, so ist sein Typ der Elementtyp, und Elemente sind erforderlich. Das Elementfeld kodiert den Elementtyp und die Wiederholung der Liste.
Vorteile Von CSV Gegenüber Avro
Daher ist es in der Lage, fortgeschrittene verschachtelte Datenstrukturen zu unterstützen. Das Layout von Parquet-Datendateien ist für Abfragen optimiert, die große Datenmengen im Gigabyte-Bereich für jede einzelne Datei verarbeiten. Rein verwaltete .NET-Bibliothek zum Lesen und Schreiben von Apache Parquet-Dateien, ausgerichtet auf .NET Standand 2.0 und höher. Diese Beispielsätze wurden automatisch aus verschiedenen Online-Nachrichtenquellen ausgewählt, um die aktuelle Verwendung des Wortes "Parkett" wiederzugeben. Die in den Beispielen zum Ausdruck gebrachten Ansichten stellen nicht die Meinung von Merriam-Webster oder seinen Redakteuren dar. Read_parquet() hat viele Konfigurationsoptionen, die sowohl das Verhalten als auch die Leistung beeinflussen.