# Apache Parquet Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Bases de datos columnar](https://www.g2.com/es/categories/columnar-databases) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 27 ## About Apache Parquet Apache Parquet es un formato de almacenamiento columnar disponible para cualquier proyecto en el ecosistema Hadoop, independientemente de la elección del marco de procesamiento de datos, modelo de datos o lenguaje de programación. ## Apache Parquet Reviews ### 1. Un cambio de juego para el análisis de datos **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jasmine A. | Data Analyst, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 05, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Apache Parquet ha demostrado ser una herramienta invaluable en mi caja de herramientas de análisis de datos. Su almacenamiento columnar eficiente, compatibilidad multiplataforma, soporte para la evolución de esquemas y características de optimización de rendimiento han mejorado significativamente mis tareas de procesamiento de datos. No solo ha mejorado mi productividad, sino que también ha reducido los costos de infraestructura. Recomiendo encarecidamente Apache Parquet a cualquiera que trabaje con grandes conjuntos de datos y busque una solución de almacenamiento robusta y orientada al rendimiento. Apache Parquet se ha convertido en una parte esencial de mi conjunto de herramientas de análisis de datos, y espero con interés la continua innovación y desarrollo en este fantástico proyecto de código abierto. ¡Felicitaciones al equipo de desarrollo de Parquet por crear un formato de almacenamiento de datos tan poderoso y fácil de usar! **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Aunque Parquet sí admite la evolución de esquemas, añade cierta complejidad al proceso, especialmente cuando se trata de cambios complejos en el esquema. La evolución de esquemas puede requerir una planificación y gestión cuidadosas para garantizar la consistencia de los datos y la compatibilidad de las consultas. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Apache Parquet para una amplia gama de propósitos dentro del ámbito de la analítica de datos, beneficiándose de su almacenamiento columnar, optimización del rendimiento, compatibilidad multiplataforma y soporte para esquemas de datos en evolución. Es un activo valioso para los profesionales de la analítica de datos que buscan descubrir conocimientos de conjuntos de datos grandes y complejos de manera eficiente. ### 2. Apache Parquet para el formato moderno de almacenamiento de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vijay Paul G. | Senior Data Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 13, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** La compatibilidad es lo mejor del apache parquet, está diseñado para la compatibilidad dentro de una amplia gama de procesamiento de datos de los marcos y herramientas como apache spark, apache hive y apache impala y otras herramientas que están ayudando a convertirlo en una de las mejores opciones. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Aunque es una de las mejores opciones para el procesamiento por lotes, no admite el almacenamiento de datos en tiempo real. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Una cosa que parquet resuelve es la estructura de almacenamiento columnar de parquet que permite un rendimiento rápido de consultas, lee solo las columnas necesarias para una consulta, es un gran beneficio para reducir las operaciones de E/S y mejorar la velocidad de consulta. ### 3. Mejor gestor de Big Data **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mayur D. | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 14, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Lo mejor de Apache Parquet es que está resolviendo los requisitos de almacenamiento de manera muy eficiente. Según mi experiencia, reduce el requisito de almacenamiento a un tercio del almacenamiento de datos. Y el soporte base del formato parquet podría reemplazar a hadoop en el futuro. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Por ahora no encuentro específicamente nada como una desventaja ya que acabo de empezar a explorar esto. Pero tal vez en el futuro pueda tener algunas sugerencias sobre algunas características de esto. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Esto seguramente resolverá el problema que enfrentamos con Hadoop. Eso es la lentitud en la recuperación de datos. Y otro es que, como admite el formato de archivo Parquet, se puede usar fácilmente como reemplazo para varios almacenamientos de lago de datos. ### 4. Es como un subordinado que me ayuda todo el tiempo, ayuda. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** vipul t. | Software Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 21, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Ayuda a almacenar en formato columnar y tener evolución de esquemas. Ayuda a convertir datos entre formatos avro y parquet. Estos archivos pueden ser leídos y escritos por muchos lenguajes de programación. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Para ser muy franco, no es compatible manejar una pequeña escala de datos. Estoy enfrentando problemas para codificar y decodificar los datos, lo que afecta mi rendimiento. También tiene soporte limitado para tipos de datos complejos. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Los datos complejos y la característica que más me impresiona es la reducción de predicados que filtra los datos que necesito. Es compatible con muchos marcos de trabajo. ### 5. Altamente eficiente para su uso con marcos de procesamiento de grandes datos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anzum B. | Software Engineer L59, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 15, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Almacena datos en almacenamiento columnar, lo cual es altamente eficiente para consultas analíticas y también admite algoritmos de compresión. También tiene compatibilidad multiplataforma, lo que facilita su integración en las tuberías de procesamiento de datos existentes. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** El rendimiento de escritura puede mejorarse, y lleva algo de tiempo aprenderlo. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Hacer que el almacenamiento de grandes datos sea eficiente al proporcionar algoritmos de compresión y recuperación de datos. También ayuda en la evolución del esquema y la flexibilidad. ### 6. Apache Parquet: Un Formato de Almacenamiento de Datos Versátil con Algunas Consideraciones **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pranshu G. | Software Developer, Tecnología de la información y servicios, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 04, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Una de las principales fortalezas de Parquet es su compatibilidad con varios marcos de procesamiento de datos, incluidos Apache Hive, Apache Spark y Apache Drill. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Sin embargo, hay algunas consideraciones a tener en cuenta al usar Apache Parquet. Aunque sobresale en rendimiento para cargas de trabajo con muchas lecturas, escribir datos en archivos Parquet puede ser más lento en comparación con otros formatos como Apache ORC. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Apache Parquet resuelve desafíos de almacenamiento y procesamiento al ofrecer un formato de almacenamiento de datos altamente eficiente, flexible y multiplataforma. Sus beneficios incluyen la reducción de costos de almacenamiento, mejora del rendimiento de consultas, soporte para la evolución de esquemas y compatibilidad con una amplia gama de herramientas y entornos de procesamiento de datos. ### 7. Apache Parquet para una ejecución más rápida. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nitish K. | Big Data Engineer, Software de Computadora, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 20, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Es principalmente útil para almacenar grandes cantidades de datos que se utilizan para análisis de big data. Apache Parquet reduce las operaciones de E/S, es mejor en comparación con otras herramientas. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Más complejo de configurar y mantener en comparación con bases de datos relacionales como MySQL. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Parqued almacena los datos en las columnas, por lo que el procesamiento de los datos es más rápido que cualquier otra herramienta tradicional de almacenamiento de grandes datos. ### 8. Apache Parquet para una ejecución más rápida. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ajay k. | Big Data Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 11, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** La compresión es la mejor característica de Apache Parquet, ya que ofrece varias técnicas de compresión para reducir el espacio de almacenamiento y mejorar el rendimiento de lectura. También admite múltiples algoritmos de compresión. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** No admite la ingesta de datos en tiempo real, pero es una opción perfecta para el procesamiento de datos por lotes. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Apache Parquet ayuda con la empresa minorista de mi cliente relacionada con ventas, inventario, interacciones con clientes y comportamiento de compras en línea. Estos datos se utilizan para la optimización del inventario, la previsión de ventas y la segmentación de clientes. ### 9. Apache Parquet es excelente. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Amruta J. | Software Test Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 18, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Bienes para almacenar cualquier tipo de datos masivos, incluidos textos, películas, fotos y tablas de datos estructurados. Utiliza una comparación altamente efectiva por columnas y un algoritmo de codificación personalizable. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Usar Apache Parquet tiene problemas con archivos grandes. Mayor uso de CPU y afecta el rendimiento de las consultas. Menos eficiente y puede escribir datos más lentamente que los formatos basados en filas como CSV. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Al emplear almacenamiento columnar, codificación de diccionario y codificación de longitud de ejecución, Apache Parquet mejora la compresión de datos. Mejora las tasas de compresión. Guarda los valores dentro de la columna. ### 10. Es un excelente marco para el desarrollo. Implementación simple y fácil. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ranjan D. | senior software engineer(network engineeering), Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 04, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Compresión y almacenamiento de datos Almacenamiento para grandes cantidades de datos y su recuperación **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** No admite JSON, que se utiliza ampliamente para el intercambio y transferencia de datos en el desarrollo multiplataforma y web. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Actualmente está bien y necesito ver varias aplicaciones de almacenamiento de datos también. ### 11. Prefiero HBase sobre Parquet. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 19, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Como es gratuito y de código abierto, lo usamos y también hay algunas ventajas de Apache Parquet. Además, consume mucho menos espacio en comparación con sus competidores. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Aunque es gratuito y de código abierto, HBase sigue siendo más popular y en nuestra organización estamos usando HBase. No estoy criticando, pero la gente opta por la popularidad y la facilidad de uso. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Todos sabemos que es un formato de archivo columnar y que tiene un rendimiento muy alto y es eficiente, además consume muy poco espacio y lo usamos principalmente en big data. ### 12. Explorando parquet **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Tanmay A. | Data Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Lo mejor que me gusta del formato de archivo parquet fue la compresión y la predicción que ayuda a seleccionar solo aquellas columnas que se necesitan, no vendrán todos los datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Lo que no nos gusta de los archivos parquet es que no admiten el caso de uso donde nuestro esquema de conjunto de datos cambia frecuentemente, lo que me lleva a usar otro formato de archivo. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Para mí, beneficia al ayudar a almacenar una gran cantidad de datos comprimidos, también es fácil y rápido consultar una gran cantidad de datos ya que estaba usando Spark con él, es extremadamente compatible con Spark. ### 13. Apache Parquet: La arquitectura escalable de lago de datos **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** harshal s. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 16, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Ejecución más rápida de la consulta. Mejores técnicas de compresión que ayudarán a reducir el almacenamiento. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Como sistema de procesamiento por lotes, no es ideal para escenarios donde necesitamos actualizaciones en tiempo real. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Podemos almacenar la gran cantidad de datos históricos. ### 14. Apache parquet y todo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 08, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Almacenamiento columnar, evolución de esquemas, empuje de predicados, compresión, compatibilidad con diversas herramientas de procesamiento de datos, soporta una amplia gama de tipos de datos como estructuras anidadas y arreglos. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Caso de uso limitado ya que no puede ser utilizado para datos transaccionales u operativos, sobrecarga al leer o escribir datos debido a su técnica de compresión y codificación. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Parquet almacena datos en formato columnar, lo cual es suficiente para análisis, mejora el rendimiento de las consultas, permite la evolución del esquema y es compatible con sistemas de big data. ### 15. Mejor software para los grandes conjuntos de datos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ankur Kumar R. | Analyst, Gestión Educativa, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 18, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Apache Parquet es la mejor solución para manejar grandes conjuntos de datos. Ahorra tiempo y facilita la carga de datos más que en formatos JSON o CSV. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Más esquemas para diferentes conjuntos de datos. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Puede ser utilizado en múltiples motores de consulta, de modo que usar diferentes motores se vuelve muy fácil. Y con esto, tanto el almacenamiento como la recuperación de datos son fáciles. ### 16. Almacenamiento Columnar Revolucionario **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** November 16, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Rendimiento y compatibilidad multiplataforma **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** La curva de aprendizaje es bastante empinada, la complejidad es alta. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Para el análisis de grandes datos y el almacenamiento eficiente de datos ### 17. Apache Parquet es la mejor base de datos para el almacenamiento de datos columnar. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Servicios Financieros | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 10, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Lo mejor de Apce Parquet es su capacidad para manejar la sincronización y las conexiones concurrentes. Proporciona una velocidad eficiente de almacenamiento de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** La velocidad de recuperación de datos para conexiones concurrentes **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Está haciendo que la base de datos sea de código abierto y eso nos ayuda a ver las operaciones realizadas a ese nivel para identificar cuellos de botella y mejorar. ### 18. Una forma eficiente de almacenar datos columnares **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anuththara R. | Business Analyst Intern, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 19, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Me encanta la forma en que está creado para almacenar datos columnares. Lo que más me gusta es que está diseñado para admitir esquemas de compresión y codificación muy eficientes y puede ser utilizado por cualquiera. Y esto es muy útil en el análisis de Big Data. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Fue un poco difícil aprender por mí mismo, pero el sitio de Apache Parquet proporciona todas las configuraciones en procedimientos paso a paso. Así que eso no fue un gran problema para mí. Así que, honestamente, no hay mucho que no me guste al respecto. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Parquet:** Definitivamente recomendaría Apache Parquet a cualquiera si estás utilizando procesamiento de datos columnar en cualquier proyecto en el que estés trabajando. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** En el sistema del proyecto Hadoop en el que he estado, tuve que usar datos columnarios comprimidos y, por lo tanto, los marcos de procesamiento de datos Apache Parquet me ayudaron mucho y facilitaron mi trabajo. ### 19. Software bastante bueno para grandes conjuntos de datos. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Reeham N. | Lead Data Scientist/Analytics Manager, Banca de inversión, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Ciertos momentos con varios conjuntos de datos grandes son difíciles de procesar durante una canalización ETL para Hadoop. Esto lo hace más fácil ya que la conectividad a otras plataformas con archivos Parquet es más fácil de gestionar. Hace que la carga de datos sea más fácil de manejar que JSON o CSV. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Hay que disponer de más esquemas para diferentes soluciones empresariales. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Parquet:** Piensa en cómo se ve tu información antes de comprometerte, ya que los esquemas son limitados en crecimiento. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Varios tipos de carga y compresión, así como la carga de datos dentro de Hadoop. ### 20. Un gran formato para datos en columnas **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jake B. | System Project Manager, Software de Computadora, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 18, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Me encanta lo fácil que es usarlo para almacenar datos columnares. Una vez que aprendes los detalles, hace que el uso de Hadoop sea muy sencillo. El almacenamiento de datos en columnas tiene muchos beneficios, y Parquet es de gran ayuda. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Definitivamente hay una curva de aprendizaje con el entorno, pero es mínima. Honestamente, no hay mucho que me desagrade de ello. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Parquet:** Definitivamente recomendaría Apache Parquet si estás considerando usar datos almacenados en columnas. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Tuve que recopilar datos en bruto y consolidarlos de una manera para ejecutar análisis estadísticos y aprendizaje automático sobre ellos. Apache Parquet facilitó mucho mi trabajo. Este análisis de datos proporcionó un gran paso en la finalización del proyecto. ### 21. Genial **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Miah S. | Lead, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 19, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Fácil es de usar. Los datos almacenados en columnas tienen muchos beneficios. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Curva de aprendizaje. Me llevó un tiempo entenderlo, pero una vez que lo hice fue genial. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Parquet:** Aprender a usarlo. ¡Es genial! **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Definitivamente recomendaría Apache Parquet si estás considerando usar datos almacenados en columnas. ### 22. Parquet es la solución para Big Data **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 15, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Es un formato de archivo ampliamente adoptado que funciona bien con todas las aplicaciones de big data. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** No tengo quejas sobre parquet. Es solo un formato de archivo, muy parecido a los CSV. Supongo que una queja es que tienes que reescribir tus archivos parquet para actualizar sus versiones y obtener los beneficios de la última versión de parquet. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Análisis de grandes datos, ETL, etc. ### 23. Formato de almacenamiento preferido para Hadoop **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 15, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Es el mejor almacenamiento columnar que hemos utilizado para nuestro sistema Hadoop. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** No es eficiente para todos nuestros casos. Para rutas completas preferimos avro. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Usar nuestro como un formato de almacenamiento intermedio en nuestra aplicación. ### 24. Parquet para almacenamiento de datos **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** May 15, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Funciona con cualquier formato de tabla/datos que usemos. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Puede ser difícil cargar desde s3 cuando los archivos se vuelven demasiado grandes. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Guardando datos de entrenamiento para nuestros modelos de producción ### 25. El mejor formato de almacenamiento para big data **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Gestión Educativa | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** May 21, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Parquet está listo para el procesamiento en paralelo y es de naturaleza columnar. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** las bibliotecas que admiten parquet pueden ser un poco difíciles de encontrar **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Almacenando terabytes de datos ### 26. Formato bien diseñado para tus necesidades de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Entretenimiento | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** Estoy impresionado por lo bien diseñado que está el formato de archivo. Es el mejor para grandes datos/análisis de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** Es una curva de aprendizaje alta. Tienes que pensar en los beneficios frente a los inconvenientes. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Análisis de datos y aprendizaje automático. ### 27. Apache Parquet **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Gestión Educativa | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 01, 2018 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Parquet?** La forma en que el proyecto parquet-format contiene especificaciones de formato y está debidamente formateado. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Parquet?** La naturaleza compleja de la base de datos para un proyecto simple. **¿Qué problemas resuelve Apache Parquet y cómo le beneficia eso?** Construyendo recursos de Java que realmente funcionan. - [View Apache Parquet pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/apache-parquet/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-16+12%3A15%3A36+-0500&secure%5Bsession_id%5D=cd0f3ff8-a198-417d-b654-f41704084886&secure%5Btoken%5D=386f3e2ca6c37f9d22459fd1190527d02f9c96187a100c133abbee702e442fe7&format=llm_user) ## Apache Parquet Features **Almacenamiento** - Modelo de datos - Tipos de datos **Disponibilidad** - Uso compartido automático - Recuperación automática - Replicación de datos **Rendimiento** - Caché integrada **Seguridad** - Autorización basada en roles - Autenticación - Registros de auditoría - Encriptación **Apoyo** - Multimodelo - Sistemas operativos ## Top Apache Parquet Alternatives - [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/es/products/azure-cosmos-db/reviews) - 4.2/5.0 (59 reviews) - [ClickHouse](https://www.g2.com/es/products/clickhouse/reviews) - 4.5/5.0 (22 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,157 reviews)