Apache CarbonData：高性能的大数据存储解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/car/carbondata 项目基础介绍及编程语言
Apache CarbonData 是一个由Apache软件基金会维护的开源项目，旨在提供一种高效率的数据存储方案，特别适用于大数据平台上的快速分析需求，如Apache Hadoop和Apache Spark等生态系统。此项目主要采用Java和Scala进行开发，同时也融入了Python等其他语言的接口以支持更广泛的应用场景。
核心功能
CarbonData的设计实现了现代列式存储格式的关键特性，包括可分割性、压缩以及复杂数据类型的支持。其独特之处在于：
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带有索引的数据存储：通过在数据存储时构建多级索引，CarbonData能够显著提升查询性能，尤其当查询中包含过滤条件时。它允许处理框架减少调度和处理的任务量，并实现更加精细化（块级别，称为blocklet）的跳过扫描，而非扫描整个文件。
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操作编码数据：支持高效压缩和全局编码策略，能够在查询时直接对压缩或编码数据进行操作，仅在返回结果给用户前转换数据，即“延迟物质化”。
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多样化应用场景：通过单一数据格式支持从交互式OLAP查询到顺序访问、随机访问等多种使用场景。
最近更新的功能
由于仓库的具体提交历史随时间变化，具体最近的更新功能需直接查看GitHub仓库中的Commit History。这些更新可能涉及性能优化、新特性添加、bug修复，或是对现有特性的增强，例如改进索引管理、增强与其他大数据组件的集成、安全性提升以及用户体验的优化。特别关注的功能可能包括对Spark DataFrame的Merge API的实验性支持、对S3存储的更好集成、以及可能的分布式索引服务改进等。
请注意，为了获取最新的更新详情，直接访问项目页面或阅读变更日志是最佳实践。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
