Apache Parquet es un formato de archivo columnar gratuito y de código abierto que puede utilizarse para almacenar datos tabulares. Es similar a otros formatos de archivo en columna disponibles para Hadoop, como Apache ORC y Apache RCFile. Parquet utiliza el algoritmo de trituración y ensamblaje de registros descrito en el artículo de Dremel para almacenar datos en formato columnar.
Las principales ventajas de usar Apache Parquet son que es:
- Eficiente: Parquet utiliza un algoritmo de compresión optimizado para datos columnares, lo que significa que utiliza menos espacio de almacenamiento que otros formatos de archivo.
- Flexible: Parquet soporta una variedad de tipos de datos, incluyendo enteros, números de punto flotante, cadenas y booleanos.
- Escalable: Parquet está diseñado para ser escalable y eficiente, por lo que puede ser utilizado con conjuntos de datos muy grandes.
¿Por qué Parquet es lo mejor para spark?
Hay varias razones por las que Parquet se utiliza a menudo en las aplicaciones de Spark:
1. Parquet es un formato de archivo columnar, lo que significa que es muy adecuado para aplicaciones analíticas.
2. 2. Parquet está bien soportado en el ecosistema Hadoop y se integra bien con otras herramientas y tecnologías relacionadas con Hadoop.
3. Parquet es eficiente en términos de almacenamiento y uso de ancho de banda de la red, lo que lo convierte en una buena opción para aplicaciones de procesamiento de datos a gran escala.
4. Parquet proporciona buenas opciones de compresión y codificación de datos, lo que puede mejorar aún más la eficiencia de las aplicaciones de procesamiento de datos. ¿Qué son las herramientas de Parquet? Hay varias herramientas disponibles para trabajar con archivos Parquet, incluyendo las herramientas de código abierto de la Fundación Apache. La más popular de ellas es Apache Drill, que proporciona capacidades de consulta similares a las de SQL para los archivos de Parquet. Otras herramientas son Spark SQL y Presto. ¿Parquet requiere Hadoop? No, Parquet no requiere Hadoop. Es un formato de almacenamiento en columnas que puede utilizarse con cualquier sistema de archivos compatible con Hadoop (HDFS, Amazon S3, etc).
¿Qué son las herramientas de Parquet?
Hay varias herramientas disponibles para trabajar con archivos Parquet, incluyendo las herramientas de código abierto de la Fundación Apache. Apache Drill es la más conocida, y proporciona a los usuarios de archivos Parquet capacidades de consulta similares a las de SQL. Spark SQL y Presto son otras herramientas.
¿Puedo almacenar JSON en Parquet?
Sí, se puede almacenar JSON en Parquet. Parquet es un formato de datos en columnas, lo que significa que es adecuado para almacenar datos tabulares, como los datos de una base de datos relacional. JSON es un formato para representar datos estructurados, y se utiliza a menudo para transmitir datos desde un servidor a una página web.
Cuando se almacena JSON en Parquet, cada objeto JSON se representa como una fila en un archivo de Parquet. Las columnas en el archivo Parquet corresponden a los campos del objeto JSON. Por ejemplo, si tienes un objeto JSON con dos campos, "foo" y "bar", cada objeto JSON se representará como una fila en el archivo Parquet, con dos columnas, "foo" y "bar".
Hay que tener en cuenta algunas cosas cuando se almacena JSON en Parquet. En primer lugar, Parquet es un formato de datos en columnas, lo que significa que cada campo del objeto JSON se almacenará en una columna separada en el archivo Parquet. Esto puede dificultar la consulta de los datos, ya que tendrá que conocer los nombres de los campos de antemano. En segundo lugar, Parquet es un formato de datos binario, lo que significa que no es legible para las personas. Esto puede dificultar la depuración de los datos. Por último, Parquet es un formato de datos comprimido, lo que significa que puede ocupar menos espacio en el disco que JSON.