Здравствуйте, omgOnoz, Вы писали:

O>По сути идет оптимизация чтения одного-нескольких полей из базы данных. Это выгодно в тех задачах, когда редко интересен полных набор полей. Интересный подход.

Ага. Для удобства аналитики данные в Hadoop обычно де-нормализованные. 100 полей в одной таблице — обычное дело. Для анализа это удобнее чем нормализованные 30 таблиц по 2-10 полей.

Еще одни аспект вспомнил:
4) Степень архивации — Если данных много и они хранятся блоками, то помещая в блоки части отдельных массивов (часть столбца таблицы) вместо массивов структур (несколько из запесей теблицы) повышается степерь сжатия этих блоков т.к. там данные однотипные. Тот же Parquet умеет сжимать. Некоторые даже в памяти хранят сжатые данные.