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Einige der Hauptvorteile von Parquet sind die hohe Leistung, die effiziente Komprimierung und die Tatsache, dass es der Industriestandard ist. Um Parquet zu verwenden, setzen Sie die Blockformatoption im Abschnitt Storage der Konfigurationsdatei auf vParquet. Um die Speicherung mehrerer Vorkommen desselben Wertes zu optimieren, wird ein einzelner Wert einmal zusammen mit der Anzahl der Vorkommen gespeichert. 300.000 m² große https://dielendealer.de/parkett/blog/parkettboden-in-der-kueche/ Räume mit hohen Decken, breiten Fluren und Parkettböden und wäre für diese Art der Entwicklung besonders geeignet. Unterstützt komplexe Datentypen und erweiterte verschachtelte Datenstrukturen. Bei Projekten, die PackageReference unterstützen, kopieren Sie diesen XML-Knoten in die Projektdatei, um auf das Paket zu verweisen.
- Es ähnelt RCFile und ORC, den anderen Dateiformaten für die spaltenorientierte Speicherung in Hadoop, und ist mit den meisten Datenverarbeitungs-Frameworks rund um Hadoop kompatibel.
- Die Europäische Föderation der Parkettindustrie vereint die europäischen nationalen Parkettverbände, Parketthersteller und Zulieferer der Branche.
- Diese Art der Speicherung führt zu Einsparungen bei der Hardware und minimiert die Latenzzeit beim Datenzugriff.
- Enthält einen automatischen Serialisierer/Deserialisierer von C#-Klassen in Parquet-Dateien, der MSIL on the fly generiert und daher sehr schnell ist.
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.
Der Maßstab muss Null oder eine positive ganze Zahl kleiner als die Genauigkeit sein. Präzision ist erforderlich und muss eine positive ganze Zahl ungleich Null sein. Eine für den zugrunde liegenden Typ zu große Genauigkeit ist ein Fehler. UINT_8, UINT_16 und UINT_32 müssen einen primitiven int32-Typ und UINT_64 einen primitiven int64-Typ bezeichnen. INT, INT und INT müssen einen primitiven int32-Typ undINT einen primitiven int64-Typ annotieren.
Format
Jede Komponente in dieser Darstellung ist unabhängig von den anderen. So ist es beispielsweise nicht erforderlich, dass eine große Anzahl von Tagen als eine Mischung aus Monaten und Tagen ausgedrückt wird, da es keine konstante Umrechnung von Tagen in Monate gibt. Die für ENUM-Werte verwendete Sortierreihenfolge ist ein byteweiser Vergleich ohne Vorzeichen.
Apache Parquet Im Vergleich Zu CSV
Das folgende Feldschema sollte beispielsweise eine löschbare Liste von Nicht-Null-Zeichenfolgen erzeugen, auch wenn die wiederholte Gruppe den Namen element trägt. Wenn die Parquet-Datei N Variablen enthält, dann ist VariableEncoding ein Array der Größe 1-by-N, das die Namen der Kodierungsschemata enthält. Jedes Element im Array entspricht dem Kodierungsschema, das für die Kodierung dieser Variable in der Parquet-Datei verwendet wird. Algorithmus zur Variablenkomprimierung, angegeben als String-Array. Wenn die Parquet-Datei N Variablen enthält, dann ist VariableCompression ein Array der Größe 1-by-N, das die Namen der Kompressionsalgorithmen enthält. Jedes Element im Array entspricht dem Komprimierungsalgorithmus, der zur Komprimierung dieser Variable in der Parquet-Datei verwendet wird.
Vorteile Von CSV Gegenüber Avro
TIME mit der Einheit MILLIS wird für die Genauigkeit von Millisekunden verwendet. Sie muss einen int32 annotieren, der die Anzahl der Millisekunden nach Mitternacht speichert. Name der Parquet-Datei, angegeben als Zeichenvektor oder String-Skalar. ParquetInfo funktioniert mit Parquet 1.0 oder Parquet 2.0 Dateien.