大数据存储格式parquet是怎样的

# 大数据存储格式Parquet是怎样的

## 引言

在大数据时代，高效的数据存储和查询成为数据处理的关键环节。Apache Parquet作为一种列式存储格式，因其高效的压缩比、优秀的查询性能以及与大数据生态系统的深度集成，已成为大数据领域的事实标准之一。本文将深入解析Parquet的设计原理、文件结构、核心特性以及实际应用场景。

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## 一、Parquet概述

### 1.1 什么是Parquet
Apache Parquet是一种开源的**列式存储文件格式**，专为大规模数据处理设计，最初由Cloudera和Twitter联合开发（2013年），现为Apache顶级项目。其核心特点包括：
- **列式存储**：与行式存储（如CSV）不同，数据按列而非按行组织
- **二进制格式**：采用紧凑的二进制编码
- **跨平台**：支持Java、C++、Python等多种语言
- **生态兼容**：深度集成Hadoop、Spark、Flink等大数据框架

### 1.2 设计目标
- **高效查询**：仅读取查询涉及的列，减少I/O
- **高压缩比**：同列数据类型一致，压缩效率更高
- **模式演进**：支持向后/向前兼容的Schema变更
- **谓词下推**：在存储层过滤无关数据

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## 二、Parquet文件结构详解

### 2.1 物理结构
一个Parquet文件由三部分组成（如下图所示）：

┌─────────────────┐ │ Header │ (4字节 “PAR1”魔法数字) ├─────────────────┤ │ Row Group │ → 数据分块（默认128MB） │ ┌─────────────┐ │ │ │ Column Chunk │ → 单列数据块 │ │ ┌──────────┐ │ │ │ │ Page │ │ → 最小存储单元（默认1MB） │ │ └──────────┘ │ │ └─────────────┘ │ ├─────────────────┤ │ Footer │ → 元数据（Schema、统计信息等） └─────────────────┘

### 2.2 核心组件说明

#### 1. Row Group（行组）
- 数据水平分割的逻辑单元
- 默认大小128MB（可配置）
- 每个行组独立压缩编码

#### 2. Column Chunk（列块）
- 单个列在行组内的数据集合
- 包含该列的所有Pages
- 存储统计信息（min/max等）

#### 3. Page（页）
- 最小存储/读取单元（默认1MB）
- 三种类型：
  - **Data Page**：实际数据
  - **Dictionary Page**：字典编码映射表
  - **Index Page**：跳表索引（v2新增）

#### 4. Footer（文件尾）
- 存储关键元数据：
  - File Schema（数据类型、嵌套结构）
  - 各Column Chunk的统计信息
  - 行组位置索引
- 通过**元数据缓存**加速查询

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## 三、核心技术特性

### 3.1 列式存储优势
| 对比维度       | 行式存储（如CSV） | 列式存储（Parquet） |
|----------------|------------------|---------------------|
| 读取效率       | 读取整行          | 仅读取所需列        |
| 压缩比         | 低（混合类型）    | 高（同列类型一致）  |
| 适用场景       | 点查询            | 分析型查询          |

**典型压缩比对比**（TPC-H数据集）：
- TextFile: 100% （基准）
- Parquet（无压缩）: ~35%
- Parquet（Snappy）: ~22%

### 3.2 编码与压缩

#### 支持的编码方式：
1. **PLN**：直接存储原始值
2. **RLE**（Run-Length Encoding）：适用于重复值多的列
3. **Dictionary Encoding**：用字典ID替代高频值
4. **Delta Encoding**：存储差值（适用于时序数据）

#### 压缩算法支持：
```python
# Spark中设置压缩方式
df.write.parquet("output.parquet", 
  compression="snappy")  # 可选：none/snappy/gzip/lzo

3.3 嵌套数据支持

通过Dremel-style嵌套编码处理复杂类型：

message Address {
  required string city;
  optional int32 zipcode;
}

message User {
  required int64 id;
  repeated Address addresses;  // 嵌套结构
}

使用Definition Level和Repetition Level标记数据层级关系。

四、性能优化策略

4.1 谓词下推（Predicate Pushdown）

示例：查询”age > 30”的记录 1. 读取Footer中的列统计信息 2. 跳过所有max_age <= 30的Row Group 3. 在列块内进一步过滤Page

4.2 统计信息加速

每个Column Chunk存储： - 最小值/最大值 - 空值计数 - 唯一值计数（近似）

4.3 布隆过滤器（Bloom Filter）

Parquet 2.0+支持：

-- 创建含布隆过滤器的表
CREATE TABLE users (
  id BIGINT,
  name STRING
) STORED AS PARQUET
TBLPROPERTIES ('parquet.bloom.filter.columns'='id');

五、实战应用指南

5.1 Spark集成示例

// 读取Parquet文件
val df = spark.read.parquet("/data/users.parquet")

// 高级优化
spark.sql("SET parquet.filter.pushdown=true")
spark.sql("SET parquet.column.index.filter=true")

5.2 最佳实践

1. 行组大小：根据查询模式调整（OLAP建议128MB-1GB）
2. 列排序：对高频过滤列预排序
3. 分区策略：按时间/类别分区
4. 压缩选择：
   • Snappy：平衡速度与压缩比
   • Gzip：更高压缩比（CPU开销大）

5.3 监控工具

# 使用parquet-tools查看元数据
parquet-tools meta input.parquet
# 输出示例：
...
row group 1: RC:1000 TS:102400 ...
  age: INT32 SNAPPY DO:0 FPO:4 SZ:32000/32000/1.00 VC:1000 ENC:PLN,RLE
    stats: min 18 max 65 nulls 0

六、生态兼容性

6.1 计算引擎支持

6.2 云平台集成

• AWS Athena：直接查询S3 Parquet
• Google BigQuery：支持Parquet导入
• Azure Synapse：原生Parquet支持

七、未来发展方向

1. ZSTD压缩支持（Parquet 2.9+）
2. 页级索引（Page Indexing）
3. 列加密（Column Encryption）
4. 与Arrow深度集成：内存到存储的零拷贝

结语

Parquet通过其精巧的列式设计，在大数据存储领域实现了查询性能与存储效率的完美平衡。随着云原生计算的普及，Parquet将继续作为数据分析基础设施的核心组件持续演进。建议用户在以下场景优先选择Parquet： - 需要频繁分析部分列的场景 - 存储成本敏感型应用 - 需要与多种计算引擎交互的数据湖架构

扩展阅读：
- Apache Parquet官方文档
- 《Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets》（Google论文） “`

注：本文实际约3500字（含代码和表格），可根据需要增减具体技术细节或案例部分。