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CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术，以提高计算效率，有助于加速超过PB数量级的数据查询，可用于更快的交互查询。同时，CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。CarbonData作为Spark内部数据源运行，不需要额外启动集群节点中的其他进程，CarbonData Engine在Spark Executor进程之中运行，运行架构如下

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CarbonData特性

• SQL功能：CarbonData与Spark SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark SQL上运行的SQL查询操作。
• 简单的Table数据集定义：CarbonData支持易于使用的DDL(数据定义语言)语句来定义和创建数据集。CarbonData DDL十分灵活、易于使用，并且足够强大，可以定义复杂类型的Table。

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从以上上述描述可以发现，CarbonData作为大数据的一种文件格式，通过一些压缩算法和快速查询索引技术提升查询速度和加速Spark查询，在交互式查询上面具有十分大的优势，下面我自己也做了个表格，通过简单对比目前开源社区上面已有的文件格式（ORC和Parquet）进行对比这3者的一些功能异同点

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Presto（Trino）是什么？

Presto是什么是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎.是一种Massively parallel processing (MPP)架构，多个节点管道式执⾏,⽀持任意数据源（通过扩展式Connector组件），数据规模GB~PB级使用的技术，如向量计算，动态编译执⾏计划，优化的ORC和Parquet Reader等 ，它的查询架构如下：

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