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　　Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架，通常與HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))一起使用。盡管HDFS是基于塊存儲(chǔ)的，但Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中也有一些列式存儲(chǔ)的解決方案，如Apache Parquet和Apache ORC。

　　列式存儲(chǔ)是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和壓縮方法，將數(shù)據(jù)按列存儲(chǔ)在磁盤上。與傳統(tǒng)的行式存儲(chǔ)相比，列式存儲(chǔ)在某些場(chǎng)景下具有優(yōu)勢(shì)。它可以提供更高的壓縮比，節(jié)省存儲(chǔ)空間并提高數(shù)據(jù)傳輸效率。此外，列式存儲(chǔ)能夠?qū)崿F(xiàn)更快的數(shù)據(jù)掃描和查詢速度，因?yàn)樗患虞d和處理相關(guān)列的數(shù)據(jù)。

　　Apache Parquet和Apache ORC是常用的列式存儲(chǔ)格式，在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理和分析。它們支持高效的數(shù)據(jù)壓縮、快速的列式讀取和復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這些列式存儲(chǔ)格式可以與Hadoop的各種工具和框架(如Hive、Spark等)無縫集成，以提高存儲(chǔ)和查詢性能。

　　總而言之，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)提供了列式存儲(chǔ)的解決方案，如Apache Parquet和Apache ORC。列式存儲(chǔ)通過按列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)來提供更高的壓縮比和更快的數(shù)據(jù)掃描和查詢速度。這些列式存儲(chǔ)格式在大數(shù)據(jù)處理和分析中發(fā)揮著重要作用，并與Hadoop的其他工具和框架緊密集成。