你能用实时例子解释在哪里使用序列文件和镶木地板文件吗？
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序列文件
序列文件以二进制格式存储数据，其结构与CSV类似。与CSV一样，序列文件不会与数据一起存储元数据，因此唯一的模式演变选项是追加新字段。但是，与CSV不同，序列文件确实支持块压缩。由于读取序列文件的复杂性，它们通常仅用于“飞行中”数据，例如在一系列MapReduce作业中使用的中间数据存储。
实木复合地文件
Parquet文件是另一种柱状文件格式，源自Hadoop创建者Doug Cutting的Trevni项目。与RC和ORC一样，Parquet享有压缩和查询性能优势，并且写入速度通常比非柱状文件格式慢。但是，与RC和ORC文件不同，Parquet serdes支持有限的模式演变。在Parquet中，可以在结构的末尾添加新列。目前，Hive和Impala能够查询新添加的列，但生态系统中的其他工具（如Hadoop Pig）可能会面临挑战。 Parou由Cloudera支持，并针对Cloudera Impala进行了优化。 Hadoop生态系统的其他部分正在快速添加Native Parquet支持。
关于使用Hive支持Parquet文件的一个注意事项...... Parquet列名称是小写的非常重要。如果您的Parquet文件包含混合大小写列名称，Hive将无法读取该列，并将返回具有空值的列上的查询，而不记录任何错误。与Hive不同，Impala处理混合大小写列名称。当你遇到我
时，这是一个真正令人困惑的问题