avro和parquet格式的数据必须写入hadoop基础架构吗？

Avro和Parquet是两种常见的数据格式，它们并不一定要写入Hadoop基础架构。

Avro是一种数据序列化系统，它具有动态类型、丰富的数据结构、跨语言支持等特点。Avro数据可以以二进制格式或文本格式进行存储，不依赖于特定的存储系统。Avro可以被应用于多种场景，包括日志收集、数据仓库、消息传递等。在腾讯云中，可以使用腾讯云数据工场（DataWorks）进行Avro数据的处理和管理。

Parquet是一种列式存储格式，它将数据按照列存储，能够提供高效的压缩和查询性能。Parquet适用于大规模数据分析和查询场景，特别适合于需要快速读取少量列的操作。在腾讯云中，可以使用腾讯云数仓（CDW）进行Parquet数据的存储和分析。

虽然Avro和Parquet可以与Hadoop兼容，并且常常与Hadoop生态系统中的工具（如Hive、Spark）配合使用，但并不意味着这两种数据格式必须写入Hadoop基础架构。实际上，Avro和Parquet也可以与其他存储系统（如云对象存储、数据库）结合使用，根据具体业务需求进行选择。

总结起来，Avro和Parquet格式的数据不必写入Hadoop基础架构，可以根据实际需求选择适合的存储系统。在腾讯云中，可以使用数据工场（DataWorks）管理Avro数据，使用数仓（CDW）存储和分析Parquet数据。