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Quelle est la principale différence entre ORC et Parquet ?
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ORC et Parquet sont des formats de fichiers de stockage de données structurées utilisés pour stocker des données massives. La principale différence entre ORC et Parquet est que ORC (Optimized Row Columnar) est optimisé pour les charges de travail d'analyse de données tandis que Parquet est optimisé pour les charges de travail de traitement de données en continu. 

ORC utilise une technique de compression de données sophistiquée qui permet de compresser les données de manière très efficace, ce qui réduit la taille des fichiers et améliore les performances de lecture et d'écriture. Il prend également en charge des types de données complexes, tels que les tableaux et les structures de données imbriquées.

Parquet, d'autre part, est optimisé pour le traitement de données en continu et fonctionne particulièrement bien avec les outils de traitement de flux tels que Apache Spark et Apache Flink. Il est conçu pour permettre une lecture et une écriture efficaces en parallèle, même pour des ensembles de données très volumineux. Il prend également en charge la compression de données et offre une prise en charge native pour les types de données complexes.

En fin de compte, le choix entre ORC et Parquet dépend des besoins spécifiques de l'organisation et des outils d'analyse et de traitement de données qu'elle utilise.