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CSV 的替代品？

发布于 2024-09-26 08:22:00 字数 490 浏览 8 评论 0原文

我打算构建一个 RESTful 服务，它将返回自定义文本格式。鉴于我的数据量非常大，XML/JSON 太冗长了。我正在寻找一种基于行的文本格式。

CSV 是一个明显的候选者。不过我想知道是否还有更好的东西。我通过一些研究发现的唯一结果是 CTX 和 < a href="http://www.fieldedtext.org/" rel="noreferrer">字段文本。

我正在寻找一种提供以下功能的格式：

纯文本，易于阅读
非常容易被大多数软件平台解析
列定义可以更改，无需在软件客户端中进行更改

字段文本看起来相当不错，我绝对可以自己构建规范，但我很想知道其他人做了什么，因为这一定是一个非常古老的问题。令人惊讶的是，没有更好的标准。

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世界如花海般美丽 2024-10-03 08:22:00

我确信您已经考虑过这一点，但我喜欢制表符分隔的文件（字段之间用 \t，每行末尾换行符）

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陌路终见情 2024-10-03 08:22:00

我想说，既然 CSV 是标准，既然阳光下的每个人都可以解析它，那就使用它。

如果我处于您的情况，我会承受带宽的影响并使用 GZIP+XML，只是因为它非常容易使用。

而且，在这一点上，您始终可以要求您的用户支持 GZIP 并将其作为 XML/JSON 发送，因为这应该可以很好地消除网络上的冗余。

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淡忘如思 2024-10-03 08:22:00

您可以尝试 YAML，与 XML 或 JSON 等格式相比，它的开销相对较小。

示例如下： http://www.yaml.org/

令人惊讶的是，该网站的文本本身就是 YAML。

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未央 2024-10-03 08:22:00

我已经思考这个问题有一段时间了。我想出了一种非常适合您的用例的简单格式：JTable。

 {
    "header": ["Column1", "Column2", "Column3"],
    "rows"  : [
                ["aaa", "xxx", 1],
                ["bbb", “yyy”, 2],
                ["ccc", “zzz”, 3]
              ]
  }

如果您愿意，您可以找到JTable 格式的完整规范，其中包含详细信息和资源。但这是不言自明的，任何程序员都会知道如何处理它。事实上，唯一需要做的就是说，这是 JSON。

I have been thinking on that problem for a while. I came up with a simple format that could work very well for your use case: JTable.

 {
    "header": ["Column1", "Column2", "Column3"],
    "rows"  : [
                ["aaa", "xxx", 1],
                ["bbb", “yyy”, 2],
                ["ccc", “zzz”, 3]
              ]
  }

If you wish, you can find a complete specification of the JTable format, with details and resources. But this is pretty self-explanatory and any programmer would know how to handle it. The only thing necessary is, really, to say, that this is JSON.

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忆悲凉 2024-10-03 08:22:00

浏览现有的答案，大多数让我觉得有点过时了。特别是在“大数据”方面，值得注意的 CSV 替代品包括：

ORC：“优化行列式”使用行存储，在 Python/Pandas 中很有用。源自 HIVE，由 Hortonworks 优化。架构位于页脚中。维基百科条目目前非常简洁 https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_ORC但 Apache 有很多细节。
Parquet ：同样基于列，具有类似的压缩。通常与 Cloudera Impala 一起使用。
Avro ：来自 Apache Hadoop。基于行，但使用 Json 架构。 Pandas 的支持能力较差。常见于 Apache Kafka 集群中。

所有内容都是可拆分的，所有内容对人们来说都是难以理解的，所有内容都用模式描述其内容，并且所有内容都与 Hadoop 一起使用。在经常读取累积数据的情况下，基于列的格式被认为是最好的；对于多次写入，Avro 可能更适合。请参阅例如 https://www.datanami.com /2018/05/16/big-data-file-formats-demystified/

列格式的压缩可以使用SNAPPY（更快）或GZIP（速度较慢，但压缩程度更高）。

您可能还想研究 Protocol Buffers、Pickle（特定于 Python）和 Feather（用于 Python 和 R 之间的快速通信）。