# Apache Parquet Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Database Colonnari](https://www.g2.com/it/categories/columnar-databases) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 27 ## About Apache Parquet Apache Parquet è un formato di archiviazione colonnare disponibile per qualsiasi progetto nell'ecosistema Hadoop, indipendentemente dalla scelta del framework di elaborazione dei dati, del modello di dati o del linguaggio di programmazione. ## Apache Parquet Reviews ### 1. Una svolta per l'analisi dei dati **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jasmine A. | Data Analyst, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 05, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Apache Parquet si è dimostrato uno strumento inestimabile nel mio set di strumenti per l'analisi dei dati. La sua efficiente archiviazione colonnare, la compatibilità multipiattaforma, il supporto all'evoluzione dello schema e le caratteristiche di ottimizzazione delle prestazioni hanno migliorato significativamente i miei compiti di elaborazione dei dati. Non solo ha aumentato la mia produttività, ma ha anche ridotto i costi dell'infrastruttura. Raccomando vivamente Apache Parquet a chiunque gestisca grandi set di dati e cerchi una soluzione di archiviazione robusta e orientata alle prestazioni. Apache Parquet è diventato una parte essenziale del mio toolkit per l'analisi dei dati e attendo con impazienza l'innovazione e lo sviluppo continui in questo fantastico progetto open-source. Complimenti al team di sviluppo di Parquet per aver creato un formato di archiviazione dati così potente e facile da usare! **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Sebbene Parquet supporti l'evoluzione dello schema, aggiunge una certa complessità al processo, specialmente quando si affrontano cambiamenti complessi dello schema. L'evoluzione dello schema può richiedere una pianificazione e una gestione attente per garantire la coerenza dei dati e la compatibilità delle query. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Apache Parquet per una vasta gamma di scopi nel campo dell'analisi dei dati, beneficiando del suo storage colonnare, dell'ottimizzazione delle prestazioni, della compatibilità multipiattaforma e del supporto per schemi di dati in evoluzione. È una risorsa preziosa per i professionisti dell'analisi dei dati che mirano a sbloccare intuizioni da set di dati grandi e complessi in modo efficiente. ### 2. Apache Parquet per il moderno formato di archiviazione dei dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vijay Paul G. | Senior Data Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 13, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** La compatibilità è il punto di forza di Apache Parquet, progettato per garantire compatibilità con una vasta gamma di framework e strumenti di elaborazione dati come Apache Spark, Apache Hive e Apache Impala, oltre ad altri strumenti che contribuiscono a renderlo una delle migliori scelte. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Anche se è una delle migliori scelte per l'elaborazione batch, non supporta l'archiviazione dei dati in tempo reale. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Una cosa che il parquet risolve è la struttura di archiviazione colonnare del parquet che consente una rapida esecuzione delle query, legge solo le colonne necessarie per una query, è un grande vantaggio per ridurre le operazioni di I/O e migliorare la velocità delle query. ### 3. Miglior Gestore di Big Data **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mayur D. | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 14, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** La cosa migliore di Apache Parquet è che risolve i requisiti di archiviazione in modo molto efficiente. Per quanto riguarda la mia esperienza, riduce il requisito di archiviazione di un terzo rispetto all'archiviazione dei dati. E il supporto di base del formato parquet potrebbe sostituire hadoop in futuro. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Per ora non trovo nulla di specifico come svantaggio poiché ho appena iniziato a esplorarlo. Ma forse in futuro potrei avere alcuni suggerimenti su alcune caratteristiche di questo. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Questo risolverà sicuramente il problema che affrontiamo con Hadoop, ovvero la lentezza nel recupero dei dati. Inoltre, poiché supporta il formato di file Parquet, può essere facilmente utilizzato come sostituto per vari archivi di dati lake. ### 4. È come un subordinato che mi aiuta tutto il tempo, aiuta **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** vipul t. | Software Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 21, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Aiuta a memorizzare in formato colonnare e ad avere un'evoluzione dello schema. Aiuta a convertire i dati tra i formati avro e parquet. Questi file possono essere letti e scritti da molti linguaggi di programmazione. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Ad essere molto franco, non è compatibile con la gestione di piccoli volumi di dati. Sto affrontando problemi nel codificare e decodificare i dati, il che influisce sulle mie prestazioni. Ha anche un supporto limitato per tipi di dati complessi. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Gestisci i dati complessi e la caratteristica che mi impressiona di più è il pushdown dei predicati che filtra i dati di cui ho bisogno. È compatibile con molti framework. ### 5. Altamente efficiente per l'uso con framework di elaborazione di big data **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anzum B. | Software Engineer L59, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 15, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Memorizza i dati in un formato colonnare che è altamente efficiente per le query analitiche e supporta anche algoritmi di compressione. Ha anche compatibilità multipiattaforma, il che lo rende facile da integrare nei flussi di lavoro di elaborazione dati esistenti. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** La scrittura può essere migliorata, e ci vuole un po' di tempo per impararla. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Rendere efficiente l'archiviazione dei big data fornendo algoritmi di compressione e recupero dei dati. Aiuta anche nell'evoluzione dello schema e nella flessibilità. ### 6. Apache Parquet: Un formato di archiviazione dati versatile con alcune considerazioni **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pranshu G. | Software Developer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 04, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Uno dei punti di forza principali di Parquet è la sua compatibilità con vari framework di elaborazione dati, tra cui Apache Hive, Apache Spark e Apache Drill. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Tuttavia, ci sono alcune considerazioni da tenere a mente quando si utilizza Apache Parquet. Sebbene eccella nelle prestazioni per carichi di lavoro con letture intensive, la scrittura di dati in file Parquet può essere più lenta rispetto ad altri formati come Apache ORC. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Apache Parquet risolve le sfide di archiviazione e elaborazione offrendo un formato di archiviazione dati altamente efficiente, flessibile e multipiattaforma. I suoi vantaggi includono costi di archiviazione ridotti, prestazioni di query migliorate, supporto per l'evoluzione dello schema e compatibilità con una vasta gamma di strumenti e ambienti di elaborazione dati. ### 7. Apache Parquet per un'esecuzione più veloce **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nitish K. | Big Data Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 20, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** È principalmente utile per memorizzare grandi quantità di dati utilizzati per l'analisi dei big data. Apache Parquet riduce le operazioni di IO, è migliore rispetto ad altri strumenti. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Più complesso da configurare e mantenere rispetto a RDBMS come MySQL **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Parqued memorizza i dati nelle colonne, quindi l'elaborazione dei dati è più veloce rispetto a qualsiasi altro strumento tradizionale di archiviazione di big data. ### 8. Apache Parquet per un'esecuzione più veloce **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ajay k. | Big Data Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 11, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** la compressione è la migliore caratteristica di Apache Parquet poiché offre varie tecniche di compressione per ridurre lo spazio di archiviazione e migliorare le prestazioni di lettura. Supporta anche diversi algoritmi di compressione **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Non supporta l'ingestione di dati in tempo reale, ma è una scelta perfetta per l'elaborazione di dati in batch. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Apache Parquet aiuta con l'azienda di vendita al dettaglio del mio cliente in relazione alle vendite, all'inventario, alle interazioni con i clienti e al comportamento di acquisto online. Questi dati vengono utilizzati per l'ottimizzazione dell'inventario, la previsione delle vendite e la segmentazione dei clienti. ### 9. Apache Parquet è superbo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Amruta J. | Software Test Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 18, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Beni per l'archiviazione di qualsiasi tipo di dati massivi, inclusi testi, film, foto e tabelle di dati strutturati. Utilizza un confronto altamente efficace per colonne e un algoritmo di codifica personalizzabile. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Utilizzando Apache Parquet si riscontrano problemi con file di grandi dimensioni. Maggiore utilizzo della CPU e influenza sulle prestazioni delle query. Meno efficiente e può scrivere dati più lentamente rispetto a formati basati su righe come CSV. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Utilizzando l'archiviazione colonnare, la codifica a dizionario e la codifica a lunghezza di corsa, Apache Parquet migliora la compressione dei dati. Migliorando i rapporti di compressione. Salva i valori all'interno della colonna. ### 10. È il miglior framework per lo sviluppo. Implementazione semplice e facile **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ranjan D. | senior software engineer(network engineeering), Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 04, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Compressione e archiviazione dei dati Archiviazione per grandi quantità di dati e il loro recupero **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Non supporta JSON, che è ampiamente utilizzato per lo scambio e il trasferimento di dati per lo sviluppo di piattaforme incrociate e web. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Attualmente va bene e bisogna vedere anche varie applicazioni di archiviazione dati. ### 11. Preferisco HBase a Parquet. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 19, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Poiché è gratuito e open source, lo utilizziamo e ci sono anche alcuni vantaggi di Apache Parquet. Inoltre, consuma molto meno spazio rispetto ai suoi concorrenti. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Poiché è gratuito e open source, ma HBase è ancora più popolare e nella nostra organizzazione stiamo usando HBase. Non sto criticando, ma noi scegliamo la popolarità e la facilità d'uso. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Sappiamo tutti che è un formato di file colonnare ed è molto performante ed efficiente, inoltre consuma molto meno spazio e lo utilizziamo principalmente nei big data. ### 12. Esplorare parquet **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Tanmay A. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** La cosa migliore che mi piace del formato di file parquet è la compressione e il predictive push down che aiuta a selezionare solo le colonne necessarie, evitando di caricare l'intero set di dati. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** La cosa che non ci piace dei file parquet è che non supportano il caso d'uso in cui lo schema del nostro dataset cambia frequentemente, il che mi spinge a utilizzare un altro formato di file. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Per me è vantaggioso perché aiuta a memorizzare una grande quantità di dati in modo compresso, ed è anche facile e veloce eseguire query su una grande quantità di dati poiché lo stavo usando con Spark, supporta estremamente bene Spark. ### 13. Apache Parquet: L'architettura scalabile del Data Lake **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** harshal s. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 16, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Esecuzione più veloce della query. Migliori tecniche di compressione che aiuteranno a ridurre lo spazio di archiviazione. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Come sistema di elaborazione batch, non è ideale per scenari in cui abbiamo bisogno di aggiornamenti in tempo reale. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Possiamo memorizzare il grande numero di dati storici. ### 14. Apache Parquet e tutto quanto **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 08, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Archiviazione colonnare, evoluzione dello schema, pushdown dei predicati, compressione, compatibilità con vari strumenti di elaborazione dati, supporta un'ampia gamma di tipi di dati come strutture nidificate e array. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Uso limitato poiché potrebbe non essere utilizzato per dati transazionali o operativi, sovraccarico durante la lettura o la scrittura dei dati a causa della sua tecnica di compressione e codifica. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Parquet memorizza i dati in formato colonnare, il che è sufficiente per l'analisi, migliora le prestazioni delle query, consente l'evoluzione dello schema ed è supportato nei sistemi di big data. ### 15. Il miglior software per i grandi set di dati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ankur Kumar R. | Analyst, Gestione dell'istruzione, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 18, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Apache Parquet è la soluzione migliore per gestire grandi set di dati. Risparmia tempo e rende il caricamento dei dati più facile rispetto ai formati JSON o CSV. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Hai bisogno di più schemi per diversi set di dati. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Può essere utilizzato su più motori di query in modo che l'uso di motori diversi diventi così facile. E in questo modo sia l'archiviazione che il recupero dei dati sono facili. ### 16. Archiviazione Colonnare Rivoluzionaria **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 16, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Prestazioni e compatibilità multipiattaforma **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** La curva di apprendimento è piuttosto ripida, la complessità è alta. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Per l'analisi dei big data e l'archiviazione efficiente dei dati ### 17. Apache Parquet è il miglior database per l'archiviazione di dati colonnari **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Servizi finanziari | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 10, 2023 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** La cosa migliore di Apce Parquet è la sua capacità di gestire la sincronizzazione e le connessioni concorrenti. Fornisce una velocità di archiviazione dati efficiente. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** La velocità di recupero dei dati per connessioni simultanee **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Rendere il database open source ci aiuta a vedere le operazioni svolte a quel livello per identificare i colli di bottiglia e migliorare ### 18. Un modo efficiente per memorizzare dati colonnari **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anuththara R. | Business Analyst Intern, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 19, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Amo il modo in cui è creato per memorizzare dati colonnari. La cosa che mi piace di più è che è costruito per supportare schemi di compressione e codifica molto efficienti e può essere utilizzato da chiunque. E questo è molto utile nell'analisi dei Big Data. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** È stato un po' difficile imparare da solo, ma il sito di Apache Parquet fornisce tutte le configurazioni in procedure passo dopo passo. Quindi non è stato un grosso problema per me. Quindi, onestamente, non c'è molto che non mi piaccia. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Parquet:** Consiglierei sicuramente Apache Parquet a chiunque stia utilizzando l'elaborazione di dati colonnari in qualsiasi progetto su cui stia lavorando. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Nel sistema del progetto Hadoop in cui sono stato, ho dovuto utilizzare dati colonnari compressi e, per questo, i framework di elaborazione dati Apache Parquet mi hanno aiutato molto e hanno reso il mio lavoro più facile. ### 19. Software piuttosto buono per grandi set di dati **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Reeham N. | Lead Data Scientist/Analytics Manager, Banca d'investimento, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** A volte, con vari grandi set di dati, è difficile elaborare durante una pipeline ETL per Hadoop. Questo lo rende più facile poiché la connettività ad altre piattaforme con file Parquet è più facile da gestire. Rende il carico di dati più facile da gestire rispetto a JSON o CSV. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Devono essere disponibili più schemi per diverse soluzioni aziendali. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Parquet:** Pensa a come appare il tuo dato prima di impegnarti poiché gli schemi sono limitati nella crescita. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Vari tipi di carico e compressione così come il caricamento dei dati all'interno di Hadoop. ### 20. Un ottimo formato per dati in colonne **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jake B. | System Project Manager, Software per computer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 18, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Adoro quanto sia facile da usare per memorizzare dati colonnari. Una volta appresi i dettagli, rende l'uso di Hadoop un gioco da ragazzi. I dati in formato colonnare hanno molti vantaggi e Parquet è di grande aiuto. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** C'è sicuramente una curva di apprendimento con l'ambiente, ma è minima. Onestamente, non c'è molto che non mi piaccia. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Parquet:** Consiglierei sicuramente Apache Parquet se stai pensando di utilizzare dati in formato colonnare! **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Ho dovuto raccogliere dati grezzi e consolidarli in modo da poter eseguire analisi statistiche e apprendimento automatico su di essi. Apache Parquet ha reso il mio lavoro molto più semplice. Questa analisi dei dati ha rappresentato un grande passo avanti nel completamento del progetto. ### 21. Ottimo **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Miah S. | Lead, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 19, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** È facile da usare. I dati in formato colonna hanno molti vantaggi. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Curva di apprendimento. Ci è voluto un po' per capirlo, ma una volta fatto è stato fantastico. **Raccomandazioni per chi sta considerando Apache Parquet:** Attieniti all'apprendimento per usarlo. È fantastico! **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Consiglierei sicuramente Apache Parquet se stai pensando di utilizzare dati in formato colonnare! ### 22. Parquet è la soluzione per i Big Data **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** March 15, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** È un formato di file ampiamente adottato che funziona bene con tutte le applicazioni di big data. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Non ho lamentele riguardo al parquet. È solo un formato di file, molto simile ai CSV. Suppongo che una lamentela sia che devi riscrivere i tuoi parquet per aggiornare le loro versioni e ottenere i benefici dell'ultima versione del parquet. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Analisi dei big data, ETL, ecc. ### 23. Formato di archiviazione preferito per Hadoop **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 15, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** È il miglior archivio colonnare che abbiamo usato per il nostro sistema Hadoop. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Non efficiente per tutti i nostri casi. Per interi percorsi preferiamo avro. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Utilizzando il nostro come formato di archiviazione intermedio nella nostra applicazione. ### 24. Parquet per l'archiviazione dei dati **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** May 15, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Funziona con qualsiasi formato di tabella/dati che utilizziamo. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** Può essere difficile caricare da s3 quando i file diventano troppo grandi **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Salvare i dati di addestramento per i nostri modelli di produzione ### 25. Miglior formato di archiviazione per big data **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Gestione dell'istruzione | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** May 21, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Parquet è pronto per il parallelismo e di natura colonnare **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** le librerie che supportano Parquet possono essere un po' difficili da trovare **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Memorizzare terabyte di dati ### 26. Formato ben progettato per le tue esigenze di dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Intrattenimento | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Sono impressionato da quanto sia ben progettato il formato del file. Ideale per big data/analisi dei dati. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** È una curva di apprendimento ripida. Devi pensare ai benefici rispetto agli svantaggi. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Analisi dei dati e apprendimento automatico. ### 27. Apache Parquet **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Gestione dell'istruzione | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 01, 2018 **Cosa Le piace di più di Apache Parquet?** Il modo in cui il progetto parquet-format contiene le specifiche del formato ed è correttamente formattato. **Cosa non Le piace di Apache Parquet?** La natura complessa del database per un progetto semplice. **Quali problemi sta risolvendo Apache Parquet e in che modo La sta aiutando?** Costruire risorse Java che funzionano davvero. - [View Apache Parquet pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/apache-parquet/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-31+15%3A49%3A59+-0500&secure%5Bsession_id%5D=aa54244d-d9a9-4ece-8390-ae910ff8d254&secure%5Btoken%5D=fceb712b56db32e56b66db4a9a6add97d37d3b9bb5fb71ed58bbd6fe240d4de4&format=llm_user) ## Apache Parquet Features **Conservazione** - Modello di dati - Tipi di dati **Disponibilità** - Sharding automatico - Recupero automatico - Replica dei dati **Prestazione** - Cache integrata **Sicurezza** - Autorizzazione Basata su Ruoli - Autenticazione - Registri di controllo - Crittografia **Supporto** - Multi-Modello - Sistemi Operativi ## Top Apache Parquet Alternatives - [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/it/products/azure-cosmos-db/reviews) - 4.2/5.0 (59 reviews) - [ClickHouse](https://www.g2.com/it/products/clickhouse/reviews) - 4.5/5.0 (22 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,147 reviews)