Хотя Apache Parquet является более распространённым форматом, существуют сценарии и задачи, где Apache ORC будет лучшим выбором.
🎯 Ключевые сценарии для выбора ORC
✅ 1. Плотная интеграция с Hadoop-экосистемой
Apache ORC изначально был разработан в рамках экосистемы Hadoop (Hortonworks).
- Если ваша инфраструктура уже построена на Apache Hadoop и Apache Hive.
- Используете Hortonworks Data Platform (HDP).
✅ Причина:
- ORC оптимизирован для интеграции с Hive и Hadoop.
- Глубокая поддержка статистик и индексов в Hadoop-окружении.
✅ 2. Использование Hive или Hive-сервиса (например, AWS EMR с Hive)
Если основной аналитический инструмент — Hive, то ORC является нативным форматом и часто показывает лучшую интеграцию и производительность запросов.
✅ Причина:
- Apache ORC изначально создавался специально для Hive.
- Hive Query Optimizer очень эффективно работает с ORC.
✅ 3. Активное использование расширенных статистик и Stripe-level индексов
ORC хранит метаданные и индексы на уровне полос (Stripe), что облегчает быстрое чтение и фильтрацию данных (Predicate Pushdown).
✅ Причина:
- Более эффективная фильтрация и доступ к данным в определённых сценариях аналитических запросов.
- Эффективность в случае сложных аналитических запросов, использующих множество фильтров.
✅ 4. Hadoop-ориентированная инфраструктура (локальные дата-центры)
Если ваша компания использует собственные дата-центры и Hadoop-кластеры:
✅ Причина:
- ORC идеально подходит для on-premise Hadoop-решений.
- Хорошая производительность и оптимизация под локальные файловые системы HDFS.
✅ 5. Лёгкость миграции и совместимость с существующими Hadoop-решениями
Если вы уже используете старые форматы Hadoop (SequenceFile, RCFile) и хотите мигрировать на что-то более современное:
✅ Причина:
- ORC — естественный выбор для постепенного перехода, особенно из RCFile, поскольку они имеют общие подходы.
🟢 Сравнительная таблица выбора ORC vs Parquet (кратко)
| Критерий | 🔸 Выбирайте ORC | 🟢 Выбирайте Parquet |
|---|---|---|
| Экосистема | Hadoop, Hive, Hortonworks (on-premise) | Cloud (AWS, Azure, GCP), Spark, Presto, Trino |
| Hive-интеграция | ✅ Отличная | ✅ Хорошая |
| Метаданные и индексы | ✅ Stripe-level | ✅ Row-group level |
| Широкая совместимость | 🔸 Средняя (фокус на Hadoop) | ✅ Очень высокая (универсален) |
| Использование в облаках | 🔸 Хорошо | ✅ Отлично |
| Аналитика в Spark, Trino, Dremio | 🔸 Хорошо | ✅ Отлично |
📌 Итоговая рекомендация
Используйте Apache ORC, если вы:
- Плотно интегрированы в Hadoop и Hive.
- Используете локальные дата-центры с Hadoop.
- Хотите наиболее гладкую миграцию с существующих Hadoop-форматов (RCFile, SequenceFile).
Используйте Apache Parquet, если вы:
- Работаете с облачными решениями (AWS, Azure, GCP).
- Используете популярные универсальные аналитические инструменты (Spark, Presto, Trino, Dremio).
- Хотите максимально распространённый и универсальный формат.