实时分析中 Avro/Parquet/JSON 的取舍是什么？如何选型？
Trade-offs between Avro, Parquet, and JSON for real-time analytics; how to choose?
题目类型: 技术面试题
这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。
难度: hard
分类: data-engineering
标签: Avro, Parquet, JSON
参考答案摘要
Avro 紧凑且擅长 schema 演进，适合消息流/Kafka；Parquet 为列式格式，压缩与查询性能优秀，适合 OLAP 存储；JSON 可读性强但体积大、解析慢。选型要综合 schema 演进、压缩率与处理速度；常见做法是流上用 Avro、落湖后转 Parquet 做长期分析。
答题技巧
技术面试题建议先理清思路再作答，从基础概念讲起，逐步深入。可以结合实际项目经验解释技术原理，展示你的理解深度和实践能力。
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