Parquet performance tuning: the missing guide
Ryan Blue explains how Netflix is building on Parquet to enhance its 40+ petabyte warehouse, combining Parquet’s features with Presto and Spark to boost ETL and interactive queries. Information about tuning Parquet is hard to find. Ryan shares what he’s learned, creating the missing guide you need. Topics include: * The tools and techniques Netflix uses to analyze Parquet tables * How to spot comm
File Format Benchmarks - Avro, JSON, ORC, & Parquet
Hadoop Summit June 2016 The landscape for storing your big data is quite complex, with several competing formats and different implementations of each format. Understanding your use of the data is critical for picking the format. Depending on your use case, the different formats perform very differently. Although you can use a hammer to drive a screw, it isn’t fast or easy to do so. The use cases
Parquet vs ORC vs ORC with Snappy
I am running a few tests on the storage formats available with Hive and using Parquet and ORC as major options. I included ORC once with default compression and once with Snappy. I have read many a documents that state Parquet to be better in time/space complexity as compared to ORC but my tests are opposite to the documents I went through. Follows some details of my data. Table A- Text File Forma
Apache Parquet - Wikipedia
Apache Parquet is a free and open-source column-oriented data storage format in the Apache Hadoop ecosystem. It is similar to RCFile and ORC, the other columnar-storage file formats in Hadoop, and is compatible with most of the data processing frameworks around Hadoop. It provides efficient data compression and encoding schemes with enhanced performance to handle complex data in bulk. History[edit
Apache Parquet
Documentation Download Apache Parquet is an open source, column-oriented data file format designed for efficient data storage and retrieval. It provides efficient data compression and encoding schemes with enhanced performance to handle complex data in bulk. Parquet is available in multiple languages including Java, C++, Python, etc...
Amazon Athena: カラムナフォーマット『Parquet』でクエリを試してみた #reinvent | DevelopersIO
先日『AWS re:Invent 2016』にて発表された新サービス『Amazon Athena』は、マニュアルにもある通りAWSが提供するフルマネージドHiveサービスと言えるでしょう。DWH用途で考えるとレコードをフルスキャンするよりも特定のカラムを集計・フィルタするというユースケースが多くなりそうですので、カラムナフォーマット『Parquet』を試したみたいと思いました。Parquetファイルの変換や、一般的なCSVとの簡単な比較をしてみました。（意外な結果が...） カラムナフォーマット『Parquet』とは データ分析では大福帳フォーマットのテーブルデータに対して、特定の列の値を集計したり、フィルタリングすることが多いため、カラム毎にデータが連続して格納されていると必要なデータのみをピンポイントで読み込むことができるからです。また、列方向には同じ種類のデータが並んでいるため、圧縮
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Flamingo
GitHub - rdblue/parquet-cli: Parquet Command-line Tools