用于大数据分析的数据存储格式：Parquet、Avro 和 ORC 的性能和成本影响
高效的数据处理对于依赖大数据分析做出明智决策的企业和组织至关重要。显著影响数据处理性能的一个关键因素是数据的存储格式。本文探讨了不同存储格式（特别是 Parquet、Avro 和 ORC）对 Google Cloud Platform （GCP） 上大数据环境中查询性能和成本的影响。本文提供了基准测试，讨论了成本影响，并提供了根据特定使用案例选择合适的格式的建议。
大数据中的存储格式简介
数据存储格式是任何大数据处理环境的支柱。它们定义了数据的存储、读取和写入方式，直接影响存储效率、查询性能和数据检索速度。在大数据生态系统中，Parquet 和 ORC 等列式格式以及 Avro 等基于行的格式因其针对特定类型的查询和处理任务的优化性能而被广
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