# Apache Parquet Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Bases de données en colonnes](https://www.g2.com/fr/categories/columnar-databases) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 27 ## About Apache Parquet Apache Parquet est un format de stockage en colonnes disponible pour tout projet dans l'écosystème Hadoop, indépendamment du choix du cadre de traitement des données, du modèle de données ou du langage de programmation. ## Apache Parquet Reviews ### 1. Un changement de paradigme pour l'analyse des données **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jasmine A. | Data Analyst, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 05, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Apache Parquet s'est avéré être un outil inestimable dans ma boîte à outils d'analyse de données. Son stockage en colonnes efficace, sa compatibilité multiplateforme, son support de l'évolution des schémas et ses fonctionnalités d'optimisation des performances ont considérablement amélioré mes tâches de traitement des données. Il a non seulement amélioré ma productivité, mais a également réduit les coûts d'infrastructure. Je recommande vivement Apache Parquet à quiconque traite de grands ensembles de données et recherche une solution de stockage robuste et axée sur la performance. Apache Parquet est devenu une partie essentielle de ma boîte à outils d'analyse de données, et j'attends avec impatience l'innovation et le développement continus de ce fantastique projet open-source. Félicitations à l'équipe de développement de Parquet pour avoir créé un format de stockage de données aussi puissant et convivial ! **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Bien que Parquet prenne en charge l'évolution du schéma, cela ajoute une certaine complexité au processus, surtout lorsqu'il s'agit de changements de schéma complexes. L'évolution du schéma peut nécessiter une planification et une gestion minutieuses pour garantir la cohérence des données et la compatibilité des requêtes. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Apache Parquet pour un large éventail de fins dans le domaine de l'analyse de données, bénéficiant de son stockage en colonnes, de l'optimisation des performances, de la compatibilité multiplateforme et du support pour les schémas de données évolutifs. C'est un atout précieux pour les professionnels de l'analyse de données visant à extraire des insights de grands ensembles de données complexes de manière efficace. ### 2. Apache Parquet pour le format de stockage de données moderne **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vijay Paul G. | Senior Data Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** October 13, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** La compatibilité est le meilleur atout de l'apache parquet, il est conçu pour la compatibilité avec une large gamme de traitements de données des frameworks et outils comme apache spark, apache hive et apache impala et d'autres outils qui aident à en faire l'un des meilleurs choix. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Bien qu'il soit l'un des meilleurs choix pour le traitement par lots, il ne prend pas en charge le stockage de données en temps réel. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Une chose que le parquet résout est la structure de stockage en colonnes du parquet qui permet une performance de requête rapide, il ne lit que les colonnes nécessaires pour une requête, c'est un grand avantage pour la réduction des opérations d'E/S et l'amélioration de la vitesse de requête. ### 3. Meilleur gestionnaire de Big Data **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mayur D. | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 14, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** La meilleure chose à propos d'Apache Parquet est qu'il résout les exigences de stockage de manière très efficace. Pour autant que j'en ai l'expérience, il réduit les besoins de stockage d'un tiers du stockage de données. Et le support de base du format parquet pourrait remplacer Hadoop à l'avenir. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Pour l'instant, je ne trouve rien de spécifiquement négatif car je viens de commencer à explorer cela. Mais peut-être que dans le futur, j'aurai des suggestions sur certaines fonctionnalités de cela. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela résoudra sûrement le problème auquel nous faisons face avec Hadoop. C'est-à-dire la lenteur de la récupération des données. Et un autre est, comme il prend en charge le format de fichier Parquet, il peut être facilement utilisé comme remplacement pour divers stockages de lacs de données. ### 4. C'est comme un subordonné qui m'aide tout le temps il aide **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** vipul t. | Software Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 21, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Il aide à stocker au format en colonnes et à avoir une évolution de schéma. Il aide à convertir les données entre les formats avro et parquet. Ces fichiers peuvent être lus et écrits par de nombreux langages de programmation. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Pour être très franc, il n'est pas compatible pour gérer une petite échelle de données. Je rencontre des problèmes pour encoder et décoder les données, ce qui affecte ma performance. Il a également un support limité pour les types de données complexes. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Les données complexes et la fonctionnalité qui m'impressionne le plus est la réduction des prédicats qui filtre les données dont j'ai besoin. Il est compatible avec de nombreux cadres. ### 5. Très efficace pour une utilisation avec des cadres de traitement de grandes données. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anzum B. | Software Engineer L59, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** November 15, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Il stocke les données dans un stockage en colonnes, ce qui est très efficace pour les requêtes analytiques et prend également en charge les algorithmes de compression. Il a également une compatibilité multiplateforme, ce qui le rend facile à intégrer dans les pipelines de traitement de données existants. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** La performance d'écriture peut être améliorée, et cela prend du temps pour l'apprendre. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Rendre le stockage de grandes quantités de données efficace en fournissant des algorithmes de compression et de récupération des données. Aide également à l'évolution du schéma et à la flexibilité. ### 6. Apache Parquet : Un format de stockage de données polyvalent avec quelques considérations **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pranshu G. | Software Developer, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 04, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** L'un des principaux atouts de Parquet est sa compatibilité avec divers cadres de traitement de données, y compris Apache Hive, Apache Spark et Apache Drill. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Cependant, il y a certaines considérations à garder à l'esprit lors de l'utilisation d'Apache Parquet. Bien qu'il excelle en performance pour les charges de travail axées sur la lecture, l'écriture de données dans des fichiers Parquet peut être plus lente par rapport à d'autres formats comme Apache ORC. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Apache Parquet résout les défis de stockage et de traitement en offrant un format de stockage de données très efficace, flexible et multiplateforme. Ses avantages incluent la réduction des coûts de stockage, l'amélioration des performances des requêtes, le support de l'évolution des schémas et la compatibilité avec un large éventail d'outils et d'environnements de traitement de données. ### 7. Apache parquet pour une exécution plus rapide **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nitish K. | Big Data Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 20, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** C'est principalement utile pour stocker une grande quantité de données utilisées pour l'analyse de big data. Apache Parquet réduit les opérations d'entrée/sortie, c'est mieux comparé à d'autres outils. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Plus complexe à configurer et à maintenir par rapport aux SGBDR comme MySQL. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Parqued stocke les données dans les colonnes, donc le traitement des données est plus rapide que tout autre outil de stockage de données volumineuses traditionnel. ### 8. Apache parquet pour une exécution plus rapide **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ajay k. | Big Data Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** October 11, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** la compression est la meilleure caractéristique d'apache parquet car elle offre diverses techniques de compression pour réduire l'espace de stockage et améliorer les performances de lecture. Il prend également en charge plusieurs algorithmes de compression **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Il ne prend pas en charge l'ingestion de données en temps réel, mais c'est un choix parfait pour le traitement par lots des données. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Apache Parquet aide l'entreprise de vente au détail de mon client en ce qui concerne les ventes, l'inventaire, les interactions avec les clients et le comportement d'achat en ligne. Ces données sont utilisées pour l'optimisation des stocks, la prévision des ventes et la segmentation des clients. ### 9. Apache Parquet est superbe **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Amruta J. | Software Test Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 18, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Biens pour stocker tout type de données massives, y compris des textes, des films, des photos et des tableaux de données structurées. Il utilise une comparaison par colonne très efficace et un algorithme de codage personnalisable. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** En utilisant Apache Parquet, des problèmes avec de grands fichiers. Une utilisation plus élevée du CPU et affecte les performances des requêtes. Moins efficace et peut écrire des données plus lentement que les formats basés sur des lignes comme CSV. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** En utilisant le stockage en colonnes, le codage par dictionnaire et le codage par longueur de course, Apache Parquet améliore la compression des données. Amélioration des taux de compression. Enregistre les valeurs dans la colonne. ### 10. C'est un meilleur cadre pour le développement. Simple et facile à mettre en œuvre. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ranjan D. | senior software engineer(network engineeering), Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 04, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Compression de données et stockage Stockage pour une grande quantité de données et leur récupération **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** ne prend pas en charge le json qui est largement utilisé pour l'échange et le transfert de données pour le développement multiplateforme et l'échange de données web **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Actuellement, c'est bien et besoin de voir diverses applications de stockage de données aussi. ### 11. Je préfère HBase à Parquet. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 19, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Comme il est gratuit et open source, nous l'utilisons et il y a aussi certains avantages à Apache Parquet. De plus, il consomme beaucoup moins d'espace par rapport à ses concurrents. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Bien qu'il soit gratuit et open source, HBase est toujours plus populaire et dans notre organisation, nous utilisons HBase. Je ne critique pas, mais nous choisissons souvent la popularité et la facilité d'utilisation. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous savons tous qu'il s'agit d'un format de fichier en colonnes, qu'il est très performant et efficace, et qu'il consomme très peu d'espace. Nous l'utilisons principalement dans le big data. ### 12. Exploration du parquet **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Tanmay A. | Data Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** La meilleure chose que j'aime à propos du format de fichier parquet était la compression et la prédiction qui aident à sélectionner uniquement les colonnes nécessaires, pas toutes les données. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** La chose que nous n'aimons pas pour les fichiers parquet est qu'ils ne prennent pas en charge le cas d'utilisation où le schéma de notre ensemble de données change fréquemment, ce qui me pousse à utiliser un autre format de fichier. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Pour moi, cela bénéficie en aidant à stocker une grande quantité de données de manière compressée, également facile et rapide à interroger sur une grande quantité de données car je l'utilisais avec Spark, il prend en charge extrêmement bien avec Spark. ### 13. Apache Parquet : L'architecture de lac de données évolutive **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** harshal s. | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 16, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Meilleures techniques de compression qui aideront à réduire le stockage. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** En tant que système de traitement par lots, ce n'est pas idéal pour les scénarios où nous avons besoin de mises à jour en temps réel. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous pouvons stocker le grand nombre de données historiques. ### 14. Apache Parquet et tout **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 08, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Stockage en colonnes, évolution du schéma, filtrage par prédicats, compression, compatibilité avec divers outils de traitement de données, prend en charge une large gamme de types de données comme les structures imbriquées et les tableaux. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Cas d'utilisation limité car il ne peut pas être utilisé pour des données transactionnelles ou opérationnelles, surcharge lors de la lecture ou de l'écriture de données en raison de sa technique de compression et de codage. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Parquet stocke les données dans un format en colonnes qui est suffisant pour l'analyse, il améliore les performances des requêtes, permet l'évolution du schéma et est pris en charge dans les systèmes de big data. ### 15. Meilleur logiciel pour les grands ensembles de données **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ankur Kumar R. | Analyst, Gestion de l'éducation, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 18, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Apache Parquet est la meilleure solution pour gérer de grands ensembles de données. Il permet de gagner du temps et facilite le chargement des données par rapport aux formats JSON ou CSV. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** plus de schémas pour différents ensembles de données. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Il peut être utilisé sur plusieurs moteurs de requête de sorte que l'utilisation de différents moteurs devient si facile. Et par cela, le stockage et la récupération des données sont tous deux faciles. ### 16. Stockage en colonnes révolutionnaire **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** November 16, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Performance et compatibilité multiplateforme **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** La courbe d'apprentissage est assez raide, la complexité est élevée. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Pour l'analyse des mégadonnées et le stockage efficace des données ### 17. Apache Parquet est la meilleure base de données pour le stockage de données en colonnes. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Services financiers | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 10, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Le meilleur d'Apce Parquet est sa capacité à gérer la synchronisation et les connexions simultanées. Il offre une vitesse de stockage de données efficace. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** La vitesse de récupération des données pour les connexions simultanées **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Il rend la base de données open source, ce qui nous aide à voir les opérations effectuées à ce niveau pour identifier les goulots d'étranglement et améliorer. ### 18. Une manière efficace de stocker des données en colonnes **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anuththara R. | Business Analyst Intern, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 19, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** J'aime la façon dont il est créé pour stocker des données en colonnes. La meilleure chose que j'aime le plus est qu'il est conçu pour prendre en charge des schémas de compression et de codage très efficaces et peut être utilisé par n'importe qui. Et cela est très utile dans l'analyse des Big Data. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** C'était un peu difficile d'apprendre par moi-même mais le site Apache Parquet fournit toutes les configurations dans des procédures étape par étape. Donc ce n'était pas un gros problème pour moi. Donc honnêtement, il n'y a pas grand-chose que je n'aime pas à ce sujet. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Apache Parquet:** Je recommanderais certainement Apache Parquet à quiconque utilise le traitement de données en colonnes dans n'importe quel projet sur lequel vous travaillez. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Dans le système de projet Hadoop dans lequel j'ai été, j'ai dû utiliser des données colonnes compressées et, par conséquent, les cadres de traitement de données Apache Parquet m'ont beaucoup aidé et ont facilité mon travail. ### 19. Assez bon logiciel pour de grands ensembles de données **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Reeham N. | Lead Data Scientist/Analytics Manager, Banque d'investissement, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Certaines fois, avec divers grands ensembles de données, il est difficile de traiter pendant un pipeline ETL pour Hadoop. Cela le rend plus facile puisque la connectivité à d'autres plateformes avec des fichiers Parquet est plus facile à commander. Cela rend la charge de données plus facile à gérer que JSON ou CSV. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Il doit y avoir plus de schémas disponibles pour différentes solutions commerciales. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Apache Parquet:** Pensez à l'apparence de vos données avant de vous engager car les schémas sont limités en croissance. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Divers types de charge et de compression ainsi que le chargement de données dans hadoop. ### 20. Un excellent format pour les données en colonnes **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jake B. | System Project Manager, Logiciels informatiques, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 18, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** J'aime la facilité avec laquelle il est possible de l'utiliser pour stocker des données en colonnes. Une fois que vous apprenez les détails, cela rend l'utilisation de Hadoop très simple. Les données en colonnes ont de nombreux avantages, et Parquet est d'une grande aide. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Il y a certainement une courbe d'apprentissage avec l'environnement, mais elle est minimale. Il n'y a honnêtement pas grand-chose que je n'aime pas à ce sujet. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Apache Parquet:** Je recommanderais certainement Apache Parquet si vous envisagez d'utiliser des données en magasin de colonnes ! **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai dû rassembler des données brutes et les consolider de manière à pouvoir effectuer une analyse statistique et de l'apprentissage automatique dessus. Apache Parquet a rendu mon travail beaucoup plus facile. Cette analyse de données a constitué une étape importante dans l'achèvement du projet. ### 21. Génial **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Miah S. | Lead, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 19, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Il est facile à utiliser. Les données en colonne ont de nombreux avantages. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Courbe d'apprentissage. Cela a pris du temps pour comprendre, mais une fois que je l'ai fait, c'était génial. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Apache Parquet:** C'est génial ! **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je recommanderais certainement Apache Parquet si vous envisagez d'utiliser des données en magasin de colonnes ! ### 22. Parquet est la solution Big Data **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 15, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** C'est un format de fichier largement adopté qui fonctionne bien avec toutes les applications de big data. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Je n'ai aucune plainte à propos de parquet. C'est juste un format de fichier, un peu comme les CSV. Je suppose qu'une plainte est que vous devez réécrire vos parquets pour mettre à jour leurs versions afin de bénéficier des dernières améliorations de la version parquet. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Analyse des mégadonnées, ETL, etc. ### 23. Format de stockage préféré pour Hadoop **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 15, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** C'est le meilleur stockage en colonnes que nous ayons utilisé pour notre système Hadoop. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Pas efficace pour tous nos cas. Pour les itinéraires complets, nous préférons Avro. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Utilisation de notre format de stockage intermédiaire dans notre application. ### 24. Parquet pour le stockage de données **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** May 15, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Fonctionne avec n'importe quel format de table/données que nous utilisons. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** Il peut être difficile de charger depuis s3 lorsque les fichiers deviennent trop volumineux. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Enregistrement des données d'entraînement pour nos modèles de production ### 25. Meilleur format de stockage pour les big data **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Gestion de l'éducation | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** May 21, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Parquet est prêt pour le traitement parallèle et est de nature colonnaire. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** les bibliothèques prenant en charge Parquet peuvent être un peu difficiles à trouver **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Stocker des téraoctets de données ### 26. Format bien conçu pour vos besoins en données **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Divertissement | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** Je suis impressionné par la qualité de la conception du format de fichier. Idéal pour les grandes données/analyse de données. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** C'est une courbe d'apprentissage élevée. Vous devez réfléchir aux avantages par rapport aux inconvénients. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Analyse de données et apprentissage automatique. ### 27. Apache Parquet **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Gestion de l'éducation | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 01, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Apache Parquet?** La manière dont le projet parquet-format contient les spécifications est formatée correctement. **Que n’aimez-vous pas à propos de Apache Parquet?** La nature complexe de la base de données pour un projet simple. **Quels sont les problèmes que Apache Parquet résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Construire des ressources Java qui fonctionnent réellement. - [View Apache Parquet pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/apache-parquet/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-30+18%3A49%3A17+-0500&secure%5Bsession_id%5D=d98b6e26-c2ff-4a52-b9e1-7d219d5f9ed7&secure%5Btoken%5D=3f375dc9bc2edab0b164e2aa3b05036dba2e431c1e9c6498be066674f0881cbd&format=llm_user) ## Apache Parquet Features **Stockage** - Modèle de données - Types de données **Disponibilité** - Marquage automatique - Récupération automatique - Réplication des données **Performance** - Cache intégré **Sécurité** - Autorisation basée sur les rôles - Authentification - Journaux d’audit - Cryptage **Soutien** - Multi-modèle - Systèmes d’exploitation ## Top Apache Parquet Alternatives - [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/fr/products/azure-cosmos-db/reviews) - 4.2/5.0 (59 reviews) - [ClickHouse](https://www.g2.com/fr/products/clickhouse/reviews) - 4.5/5.0 (22 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,147 reviews)